Verdienen Sie mit Python schnell Geld mit Kryptowährungen

FDas Data-Science-Team von B sah, dass das Zeitalter der Daten bevorstand. Sie haben ihren Propheten geschaffen, um Daten vorherzusagen. Obwohl seine Verwendung nicht auf Aktien beschränkt ist, ist es ein praktisches Werkzeug für jeden, der Zahlen und Bewegungen verstehen möchte. Ihrer Meinung nach wurde der Prophet dazu gebracht:
Machen Sie es Experten und Laien einfacher, qualitativ hochwertige Prognosen zu erstellen, die mit der Nachfrage Schritt halten

Wo der Prophet funkelt

Nicht alle entscheidenden Fragen können mit einer ähnlichen Technik gelöst werden. Der Prophet wurde für die Geschäftsschätzungsaufgaben, die wir bei Facebook kennengelernt haben, verbessert und weist häufig die folgenden Eigenschaften auf:

• stündliche, tägliche oder wöchentliche Wahrnehmungen mit einer Geschichte von etwa ein paar Monaten (idealerweise über einen längeren Zeitraum).
• solide unterschiedliche „menschliche“ Saisonalitäten: Wochentag und Jahreszeit
• bedeutende Ereignisse, die sporadisch stattfinden und im Voraus bekannt sind (z. B. der Super Bowl)
• eine beträchtliche Anzahl fehlender Wahrnehmungen oder großer Anomalien
• aufgezeichnete Musteränderungen, beispielsweise aufgrund von Artikelversand oder Protokollierungsänderungen
• Muster, bei denen es sich um nicht direkte Entwicklungsbiegungen handelt, bei denen ein Muster auf einen charakteristischen Grenzwert trifft oder eintaucht

Wie der Prophet funktioniert

Im Kern ist die Prophet-Methodik ein Rückfallmodell mit zusätzlichen Substanzen, das aus vier Hauptteilen besteht:

• Ein stückweises direktes oder berechnetes Entwicklungsbiegemuster. Prophet unterscheidet folglich Änderungen in Mustern, indem er Änderungspunkte aus den Informationen auswählt.
• Ein jährlicher Gelegenheitsteil, der unter Verwendung der Fourier-Reihe angezeigt wird.
• Ein gelegentlicher Teil von Woche zu Woche, bei dem Scheinfaktoren genutzt werden.
• Ein Kunde gab einen Überblick über wichtige Anlässe.

y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + ϵ

• G (t) modelliert ein Muster, das eine langwierige Zunahme oder Abnahme der Informationen darstellt. Prophet verbindet zwei Mustermodelle, ein immersives Entwicklungsmodell und ein stückweises direktes Modell, abhängig von der Art des antizipierenden Problems.
• s(t) modelliert Unregelmäßigkeiten mit Fourier-Reihen, die darstellen, wie Informationen durch gelegentliche Faktoren wie die Jahreszeit beeinflusst werden (z. B. sucht man in der kälteren Jahreszeit häufiger nach Eierlikör).
• h(t) modelliert die Auswirkungen von Ereignissen oder großen Ereignissen, die die Geschäftszeitreihe ϵ beeinflussen. befasst sich mit einem letzten Fehlerbegriff

Einrichtung

Beginnen Sie mit dem Importieren aller erforderlichen Bibliotheken. Wenn Sie Prophet noch nicht installiert haben, können Sie es einfach mit pip installieren.

pip fbprophet installieren

Wenn bei der Verwendung von Jupiter die folgende Fehlermeldung angezeigt wird

Befehl verwenden

conda install -c conda-forge fbprophet

json importieren
Datum / Uhrzeit importierennumpy als np importieren
von fbprophet import Prophet
Pandas als pd importieren
Importanforderungen
import import_ipynb
pre als Vorverarbeitung importieren
importiere matplotlib.pyplot als pltaus fbprophet.plot import plot_cross_validation_metric
Mathe importieren
Endpunkt = 'https://min-api.cryptocompare.com/data/histoday'
res = request.get(endpoint + '?fsym=USDT&tsym=CAD&limit=500')hist = pd.DataFrame(json.loads(res.content)['Data'])
hist = hist.set_index('time')
hist.index = pd.to_datetime(hist.index, unit='s')target_col = 'schließen'hist.head(5)
hist['y']=(hist['high']+hist['low'])/2
hist['ds']=hist.indexmodel = Prophet()
model.fit(hist);Future = model.make_future_dataframe(periods=30)
#Prognose für 1 Jahr.Prognose = model.predict(future)Figure=model.plot(Prognose)
fig2 = model.plot_components(forecast)

Dabei repräsentiert der Trend den Gesamttrend der Aktie. Wöchentlich stellt die zyklische Natur wöchentlich dar und jährlich gibt uns die zyklische Natur eines Jahres wieder. Abb. 2 wird verwendet, um die Ausgabe in ihre Kernkomponenten zu zerlegen.

Das ist es!

Nutzen Sie diesen Trick, um Gewinne vorherzusagen und zu erzielen.

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Quelle: https://medium.datadriveninvestor.com/make-quick-money-in-cryptocurrency-using-python-79d661360d7d?source=rss——cryptocurrency-5