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code/README.md

 
 ## RNN_* 
 
-Nécessite la librairie Optuna (https://optuna.org/) pour fonctionner
+Nécessite la librairie Optuna (https://optuna.org/) pour fonctionner
+
+
+## wilshire_5000
+
+Prédiction des données financières à partir de l'index Wilshire5000
+
+Classical Installations Required : numpy, pandas, tensorflow and matplotlib (and warnings)
+
+Other Installation : statsmodels for ARIMA predictions (pip install statsmodels)
+
+Le notebook est une démo du fonctionnement des fonctions.
+Le fichier wilshire.py s'occupe du pré-processing des données et parsing.
+Le fichier nn.py s'occupe de la partie DeepLearning, ainsi que les prédictions ARIMA et finalement plot les fonctions.
+
+#### Données 
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+[Données](https://fred.stlouisfed.org/series/WILL5000INDFC)

code/wilshire_5000/README.md

 # wilshire_5000
 
+Prédiction des données financières à partir de l'index Wilshire5000
+
 Classical Installations Required : numpy, pandas, tensorflow and matplotlib (and warnings)
 
 Other Installation : statsmodels for ARIMA predictions (pip install statsmodels)
 
+Le notebook est une démo du fonctionnement des fonctions.
+Le fichier wilshire.py s'occupe du pré-processing des données et parsing.
+Le fichier nn.py s'occupe de la partie DeepLearning, ainsi que les prédictions ARIMA et finalement plot les fonctions.
+
 ## Données 
 
 [Données](https://fred.stlouisfed.org/series/WILL5000INDFC)