Código de BOT con IA en Python

				
					from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from transformers import pipeline
import numpy as np
import requests

# Cargar el modelo LSTM previamente entrenado
model = load_model('my_trained_model.h5')

# Configurar el análisis de sentimiento
sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis")

# Configurar la API para obtener noticias
news_api_url = "https://newsapi.org/v2/everything"
news_api_key = "your_news_api_key"

def get_news_sentiment(query):
    # Obtener las últimas noticias
    response = requests.get(news_api_url, params={
        "q": query,
        "apiKey": news_api_key,
    })

    # Analizar el sentimiento de cada noticia
    sentiments = []
    for article in response.json()["articles"]:
        sentiment = sentiment_analysis(article["description"])[0]
        sentiments.append(sentiment["score"])

    # Devolver el sentimiento promedio
    return np.mean(sentiments)

def make_prediction(history):
    # Preprocesar el historial de precios
    history = np.array(history)
    history = history.reshape(-1, 1)
    history = pad_sequences(history, maxlen=60)

    # Hacer la predicción de precio
    price_prediction = model.predict(history)

    # Obtener el sentimiento de las noticias
    news_sentiment = get_news_sentiment("forex")

    # Combinar la predicción de precio y el sentimiento de las noticias
    if price_prediction > 0 and news_sentiment > 0:
        return "Buy"
    elif price_prediction < 0 and news_sentiment < 0:
        return "Sell"
    else:
        return "Hold"

if __name__ == "__main__":
    # Aquí es donde recibirías el historial de precios de MQL5, 
    # pero para el ejemplo, asumamos que el historial es una lista de precios
    history = [1.1200, 1.1201, 1.1202, 1.1201, 1.1202, 1.1203]

    # Hacer una predicción e imprimir el resultado
    print(make_prediction(history))