पायथन का उपयोग करके क्रिप्टोकुरेंसी में त्वरित पैसा कमाएं

Fबी डेटा विज्ञान टीम ने इसे डेटा के युग के रूप में देखा। उन्होंने डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए अपना पैगम्बर बनाया। हालाँकि इसका उपयोग स्टॉक तक ही सीमित नहीं है, यह संख्या और गतिविधि को समझने की कोशिश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक उपयोगी उपकरण है। उनके अनुसार, पैगम्बर को बनाया गया था:
विशेषज्ञों और गैर-विशेषज्ञों के लिए मांग के अनुरूप उच्च गुणवत्ता वाले पूर्वानुमान बनाना आसान बनाएं

जहां पैगंबर चमकते हैं

सभी निर्णायक मुद्दों को एक ही तकनीक से नहीं सुलझाया जा सकता। फ़ेसबुक पर हमारे द्वारा अनुभव किए गए व्यावसायिक अनुमान असाइनमेंट के लिए पैगंबर में सुधार किया गया है, जिसमें आमतौर पर निम्नलिखित विशेषताओं में से कोई भी होता है:

• प्रति घंटा, हर दिन, या सप्ताह दर सप्ताह इतिहास की लगभग कुछ महीनों (आदर्श रूप से एक विस्तारित अवधि) के साथ धारणाएँ
• ठोस भिन्न "मानव-स्तर" मौसमी: सप्ताह का दिन और मौसम
• छिटपुट हिस्सों में घटित होने वाले महत्वपूर्ण अवसर जिनके बारे में समय से पहले ही पता चल जाता है (उदाहरण के लिए, सुपर बाउल)
• लुप्त धारणाओं या भारी विसंगतियों की एक समझदार संख्या
• रिकॉर्ड किए गए पैटर्न में परिवर्तन, उदाहरण के लिए, आइटम प्रेषण या लॉगिंग परिवर्तनों के कारण
• ऐसे पैटर्न जो गैर-प्रत्यक्ष विकास मोड़ हैं, जहां एक पैटर्न एक विशिष्ट कटऑफ से टकराता है या विसर्जित हो जाता है

पैगम्बर कैसे कार्य करता है

इसके केंद्र में, पैगंबर पद्धति चार प्राथमिक भागों के साथ एक अतिरिक्त पदार्थ रिलैप्स मॉडल है:

• एक टुकड़ावार प्रत्यक्ष या परिकलित विकास मोड़ पैटर्न। परिणामस्वरूप, पैगम्बर जानकारी से परिवर्तन बिंदु चुनकर पैटर्न में बदलाव को अलग करता है।
• फूरियर श्रृंखला का उपयोग करते हुए प्रदर्शित वार्षिक सामयिक भाग।
• दिखावटी कारकों का उपयोग करते हुए सप्ताह-दर-सप्ताह सामयिक भाग।
• एक ग्राहक ने महत्वपूर्ण घटनाओं की सूची दी।

y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + ϵ

• जी (टी) एक पैटर्न मॉडल करता है, जो जानकारी में खींची गई वृद्धि या कमी को चित्रित करता है। पैगंबर दो पैटर्न मॉडल, एक गहन विकास मॉडल और एक टुकड़े-टुकड़े प्रत्यक्ष मॉडल को जोड़ता है, जो प्रत्याशित मुद्दे के प्रकार पर निर्भर करता है।
• एस(टी) फूरियर श्रृंखला के साथ अनियमितता को दर्शाता है, जो दर्शाता है कि मौसम जैसे सामयिक कारकों के माध्यम से जानकारी कैसे प्रभावित होती है (उदाहरण के लिए, वर्ष के ठंडे समय में एग्नॉग की अधिक तलाश होती है)
• h(t) अवसरों या बड़े अवसरों के प्रभावों को मॉडल करता है जो व्यावसायिक समय-श्रृंखला ϵ को प्रभावित करते हैं। अंतिम गलती शब्द को संबोधित करता है

व्यवस्था

सभी आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करके प्रारंभ करें। यदि आपके पास पहले से पैगंबर स्थापित नहीं है, तो आप इसे आसानी से पाइप के साथ स्थापित कर सकते हैं।

पिप इंस्टाल fbprophet

यदि आपको बृहस्पति का उपयोग करते समय निम्नलिखित त्रुटि मिल रही है

आदेश का प्रयोग करें

conda install -c conda-forge fbprophet

आयात json
आयात करेंआयात एनपीपी के रूप में सुन्न
fbprophet आयात पैगंबर से
पीडी के रूप में आयात पांडा
आयात अनुरोध
आयात आयात_ipynb
प्रीप्रोसेसिंग के रूप में प्री आयात करें
प्लेट के रूप में आयात matplotlib.pyplotfbprophet.plot से प्लॉट_क्रॉस_वैलिडेशन_मेट्रिक आयात करें
गणित आयात करें
समापन बिंदु = 'https://min-api.cryptocompare.com/data/histoday'
res = request.get(endpoint + '?fsym=USDT&tsym=CAD&limit=500')इतिहास = pd.DataFrame(json.loads(res.content)['डेटा'])
इतिहास = इतिहास.सेट_इंडेक्स('समय')
इतिहास.सूचकांक = pd.to_datetime(hist.index, इकाई='s')target_col = 'बंद करें'इतिहास.सिर(5)
इतिहास['y']=(इतिहास['उच्च']+इतिहास['निम्न'])/2
इतिहास['ds']=hist.indexमॉडल = पैगंबर()
मॉडल.फिट(इतिहास);भविष्य = मॉडल.मेक_फ्यूचर_डेटाफ़्रेम(अवधि=30)
#अब से 1 वर्ष के लिए पूर्वानुमान।पूर्वानुमान = मॉडल.भविष्यवाणी (भविष्य)चित्र=मॉडल.प्लॉट(पूर्वानुमान)
अंजीर2 = मॉडल.प्लॉट_घटक(पूर्वानुमान)

यहां प्रवृत्ति स्टॉक की समग्र प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करती है। साप्ताहिक हमें साप्ताहिक तरीके से चक्रीय प्रकृति का प्रतिनिधित्व करता है और वार्षिक हमें एक वर्ष में चक्रीय प्रकृति बताता है। Fig2 का उपयोग आउटपुट को उसके मुख्य घटकों में विभाजित करने के लिए किया जाता है।

बस!

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