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FA equipe de ciência de dados B previu que a era dos dados se aproximava. Eles criaram seu Profeta para prever dados. Embora seu uso não se limite às ações, é uma ferramenta útil para quem tenta entender os números e o movimento. Segundo eles, o Profeta foi feito para:
tornar mais fácil para especialistas e não especialistas fazer previsões de alta qualidade que acompanhem a demanda

Onde o Profeta brilha

Nem todas as questões determinantes podem ser resolvidas por uma técnica semelhante. O Profeta foi aprimorado para as tarefas de estimativa de negócios que experimentamos no Facebook, que geralmente possuem qualquer um dos seguintes atributos:

• percepções de hora em hora, todos os dias ou semana após semana com algo em torno de alguns meses (de preferência um período prolongado) de história
• sólidas diferentes sazonalidades em “escala humana”: dia da semana e estação
• ocasiões significativas que acontecem em períodos esporádicos conhecidos com antecedência (por exemplo, o Super Bowl)
• um número razoável de percepções perdidas ou enormes anomalias
• mudanças de padrão registradas, por exemplo, devido a envios de itens ou alterações de registro
• padrões que são curvas de desenvolvimento não diretas, onde um padrão atinge um corte característico ou mergulha

Como funciona o Profeta

Em sua essência, a metodologia do Profeta é um modelo adicional de recaída de substâncias com quatro partes principais:

• Um padrão de dobra de desenvolvimento por partes, direto ou calculado. Conseqüentemente, o Profeta distingue mudanças nos padrões escolhendo pontos de mudança a partir das informações.
• Uma peça ocasional anual exibida utilizando a série Fourier.
• Uma parte ocasional semana após semana utilizando fatores falsos.
• Um cliente fez um resumo de ocasiões significativas.

y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + ϵ

• G (t) modela um padrão, que retrata um aumento ou diminuição prolongada nas informações. O Profeta une dois modelos padrão, um modelo de desenvolvimento imersivo e um modelo direto por partes, dependendo do tipo de problema antecipado.
• s(t) modela a irregularidade com a série de Fourier, que mostra como as informações são influenciadas por fatores ocasionais como a estação (por exemplo, mais procuras por gemada durante as ocasiões mais frias do ano)
• h(t) modela os impactos de ocasiões ou grandes ocasiões que influenciam as séries temporais de negócios ϵ. aborda um termo de erro final

instalação

Comece importando todas as bibliotecas necessárias. Se ainda não tiver o Prophet instalado, você pode instalá-lo facilmente com pip.

pip instalar fbprophet

Se você estiver recebendo o seguinte erro ao usar o Júpiter

Use o comando

conda install -c conda-forge fbprophet

json de importação
importar data e horaimportar numpy como np
do fbprophet importar Profeta
importar pandas como pd
pedidos de importação
importar import_ipynb
importar pré como pré-processamento
importar matplotlib.pyplot como pltde fbprophet.plot importar plot_cross_validation_metric
importar matemática
ponto final = 'https://min-api.cryptocompare.com/data/histoday'
res = requests.get(endpoint + '?fsym=USDT&tsym=CAD&limit=500')histórico = pd.DataFrame(json.loads(res.content)['Dados'])
hist = hist.set_index('tempo')
hist.index = pd.to_datetime(hist.index, unit='s')target_col = 'fechar'histórico.head(5)
histórico['y']=(hist['alto']+hist['baixo'])/2
hist['ds']=hist.indexmodelo = Profeta()
modelo.fit(hist);futuro = model.make_future_dataframe(períodos=30)
#previsão para daqui a 1 ano.previsão = modelo.prever(futuro)figura = modelo.plot (previsão)
fig2 = model.plot_components(previsão)

Aqui, a tendência representa a tendência geral da ação. Semanalmente representa a natureza cíclica de forma semanal e anual nos diz a natureza cíclica em um ano. Fig2 é usado para dividir a saída em seus componentes principais.

É isso aí!

Use este truque para prever e obter lucros.

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