Процес:
Крок 1: Скопіюйте цей фрагмент коду та вставте його в будь-який онлайн/настільний комп’ютер #IDE , #MetaAI або #ChatGPT .
Фрагмент коду:
імпортуйте панди як pd
з sklearn.ensemble імпорт RandomForestRegressor
з sklearn.model_selection імпортувати train_test_split
з sklearn.metrics імпортувати mean_absolute_error
# Завантажте файл CSV
file_path = 'path_to_your_file.csv' # Замініть своїм шляхом до файлу
назви_стовпців = [
'timestamp_start', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
'timestamp_end', 'unknown1', 'unknown2', 'unknown3', 'unknown4', 'unknown5', 'unknown6'
]
# Завантажте файл CSV із правильними назвами стовпців
notcoin_data = pd.read_csv(шлях_файлу, імена=імена_стовпців, skiprows=1)
# Перетворення мітки часу в зручний для читання формат дати
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')
# Підготуйте функції та цільову змінну
notcoin_data['next_close'] = notcoin_data['close'].shift(-1)
характеристики = notcoin_data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].iloc[:-1]
target = notcoin_data['next_close'].iloc[:-1]
# Розділіть дані на навчальні та тестові набори
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)
# Навчання моделі Random Forest
модель = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Оцініть модель
прогнози = model.predict(X_test)
mae = середня_абсолютна_помилка(y_тест, прогнози)
print(f"Середня абсолютна помилка: {mae}").
Крок 2. Завантажте файл CSV (.csv) із #Binance для криптовалюти, для якої ви хочете передбачити наступну ціну закриття.
Після завантаження файлу .csv для потрібного шифрування завантажте цей файл у MetaAI/ChatGPT або встановіть розташування/шлях для IDE для доступу та використання файлу .csv.
Крок 3. Після налаштування фрагмента коду та файлу .csv просто запустіть тіло програми, щоб отримати наступну ціну закриття.
Відмова від відповідальності:
Результати передбачення залежать від наданих даних файлу .csv.
Прогноз може мати різницю в 0,001 між прогнозованою ціною та фактичною ціною.
Завжди проводите дослідження та пам’ятайте про волатильність криптовалюти.
Ця публікація абсолютно неупереджена і не гарантує жодних прогнозів, зроблених програмою.
Остерігайтеся потенційних небезпек криптовалют, перш ніж приймати будь-яке інвестиційне рішення.
Залишайтеся з нами!
Дайте мені знати в розділі коментарів, якщо вам потрібен більш відповідний вміст.
