Processi:
Passaggio 1: copia questo snippet di codice e incollalo su qualsiasi #IDE online/desktop, >#MetaAI o #ChatGPT .
Frammento di codice:
importa i panda come pd
da sklearn.ensemble importa RandomForestRegressor
da sklearn.model_selection import train_test_split
da sklearn.metrics importa mean_absolute_error
# Carica il file CSV
file_path = 'path_to_your_file.csv' # Sostituisci con il percorso del file
nomi_colonna = [
'timestamp_start', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
'timestamp_end', 'sconosciuto1', 'sconosciuto2', 'sconosciuto3', 'sconosciuto4', 'sconosciuto5', 'sconosciuto6'
]
# Carica il file CSV con i nomi delle colonne corretti
notcoin_data = pd.read_csv(percorso_file, nomi=nomi_colonna, skiprows=1)
# Converti il timestamp in un formato data leggibile
notcoin_data['timestamp_start'] = pd.to_datetime(notcoin_data['timestamp_start'], unit='ms')
notcoin_data['timestamp_end'] = pd.to_datetime(notcoin_data['timestamp_end'], unit='ms')
# Preparare le caratteristiche e la variabile di destinazione
notcoin_data['next_close'] = notcoin_data['close'].shift(-1)
caratteristiche = notcoin_data[['aperto', 'alto', 'basso', 'chiuso', 'volume']].iloc[:-1]
target = notcoin_data['next_close'].iloc[:-1]
# Dividere i dati in set di training e test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(caratteristiche, target, test_size=0.2, random_state=42)
# Addestra il modello Random Forest
modello = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
modello.fit(treno_X, treno_y)
# Valutare il modello
previsioni = model.predict(X_test)
mae = errore_medio_assoluto(y_test, previsioni)
print(f"Errore assoluto medio: {mae}").
Passaggio 2: scarica il file CSV (.csv) da >#Binance per la criptovaluta di cui desideri prevedere il prossimo prezzo di chiusura.
Dopo aver scaricato il file .csv per la crittografia desiderata, carica questo file su MetaAI/ChatGPT o imposta la posizione/percorso per l'IDE per accedere e utilizzare il file .csv.
Passaggio 3: dopo aver impostato lo snippet di codice e il file .csv, esegui semplicemente il corpo del programma per recuperare il prezzo di chiusura successivo.
Disclaimer:
I risultati della previsione dipendono dai dati del file .csv forniti.
La previsione potrebbe avere una differenza di 0,001 tra il prezzo previsto e il prezzo effettivo.
Conduci sempre ricerche e sii consapevole della volatilità delle criptovalute.
Questo post è completamente imparziale e non garantisce alcun risultato di previsione effettuato dal programma.
Fai attenzione ai potenziali rischi delle criptovalute prima di prendere qualsiasi decisione di investimento.
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