Hitro zaslužite v kriptovaluti s pomočjo Pythona

FB skupina za podatkovno znanost je videla, da prihaja doba podatkov. Ustvarili so svojega preroka za napovedovanje podatkov. Čeprav njegova uporaba ni omejena na delnice, je priročno orodje za vse, ki poskušajo razumeti številke in gibanje. Po njihovem mnenju je bil prerok narejen, da:
strokovnjakom in nestrokovnjakom olajšati izdelavo visokokakovostnih napovedi, ki so v koraku s povpraševanjem

Kjer se prerok iskri

Vseodločujočih vprašanj ni mogoče rešiti s podobno tehniko. Prerok je izboljšan za dodelitve poslovnih ocen, ki smo jih izkusili pri Facebooku in ki imajo običajno katerega koli od spremljajočih atributov:

• vsako uro, vsak dan ali tedensko zaznavanje z nekje nekaj meseci (v idealnem primeru daljše obdobje) zgodovine
• trdne različne sezonske značilnosti v "človeškem merilu": dan v tednu in letni čas
• pomembni dogodki, ki se zgodijo na občasnih odsekih, ki so znani vnaprej (npr. Super Bowl)
• občutno število manjkajočih zaznav ali ogromnih anomalij
• zabeležene spremembe vzorcev, na primer zaradi odpreme artiklov ali sprememb beleženja
• vzorci, ki so nedirektni razvojni zavoji, kjer vzorec zadene značilno mejo ali se potopi

Kako deluje Prophet

Metodologija Prophet je v središču dodanega modela ponovitve substanc s štirimi primarnimi deli:

• Po delih neposreden ali izračunan razvojni upogibni vzorec. Prophet posledično loči spremembe v vzorcih tako, da iz informacij izbere točke sprememb.
• Občasni letni del, prikazan z uporabo Fourierove vrste.
• Občasni del iz tedna v teden z uporabo lažnih faktorjev.
• Stranka je opisala pomembne dogodke.

y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + ϵ

• G (t) modelira vzorec, ki prikazuje izvlečen prirastek ali zmanjševanje informacij. Prophet združuje dva modela vzorcev, poglobljeni razvojni model in po delih neposreden model, ki je odvisen od vrste predvidevanja problema.
• s(t) modelira nepravilnost s Fourierjevo vrsto, ki prikazuje, kako na informacije vplivajo občasni dejavniki, kot je sezona (npr. več iskanja jajčnega likerja v hladnejšem letnem času)
• h(t) modelira vplive priložnosti ali izjemnih priložnosti, ki vplivajo na poslovno časovno vrsto ϵ. obravnava končni izraz napake

Setup

Začnite z uvozom vseh potrebnih knjižnic. Če še nimate nameščenega Propheta, ga lahko preprosto namestite s pipom.

pip namestite fbprophet

Če med uporabo Jupiterja dobite naslednjo napako

Uporabi ukaz

conda install -c conda-forge fbprophet

uvoz json
uvozni datum in časuvozi numpy kot np
iz fbprophet uvoz Prerok
uvozite pande kot pd
uvozne zahteve
import import_ipynb
uvoz pred kot predobdelava
uvoz matplotlib.pyplot kot pltiz fbprophet.plot uvozi plot_cross_validation_metric
uvozna matematika
končna točka = 'https://min-api.cryptocompare.com/data/histoday'
res = requests.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 = 'close'hist.head(5)
hist['y']=(hist['high']+hist['low'])/2
hist['ds']=hist.indexmodel = Prerok()
model.fit(hist);prihodnost = model.make_future_dataframe(obdobja=30)
#napovedovanje za 1 leto od zdaj.napoved = model.predict(prihodnost)slika=model.plot(napoved)
fig2 = model.plot_components(forecast)

Tukaj trend predstavlja splošni trend delnice. Tedensko predstavlja ciklično naravo na tedenski način in letno nam pove ciklično naravo v letu. Slika 2 se uporablja za razčlenitev izhoda na njegove osrednje komponente.

To je to!

Uporabite ta trik za predvidevanje in ustvarjanje dobička.

Se vam je zdel ta članek uporaben? Sledi mi (Rahula Raj) na Medium in si oglejte moje najbolj priljubljene članke spodaj! Prosimo 👏 ta članek, da ga delite!

________________________________********________________________________

Odprti za sodelovanje
Pišite mi na rahular2020@iimbg.ac.in.

________________________________********________________________________

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