过程：
步骤 1：复制此代码片段并将其粘贴到任何在线/桌面 #IDE 、#MetaAI 或 #ChatGPT 。
代码片段：
将 pandas 导入为 pd
从 sklearn.ensemble 导入 RandomForestRegressor
从 sklearn.model_selection 导入 train_test_split
从 sklearn.metrics 导入平均绝对误差
# 加载 CSV 文件
file_path = 'path_to_your_file.csv' # 替换为您的文件路径
列名称 = [
'timestamp_start', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '成交量',
'timestamp_end'、'unknown1'、'unknown2'、'unknown3'、'unknown4'、'unknown5'、'unknown6'
]
# 加载具有正确列名的 CSV 文件
notcoin_data = pd.read_csv（file_path，names=column_names，skiprows=1）
# 将时间戳转换为可读的日期格式
notcoin_data['timestamp_start'] = pd.to_datetime(notcoin_data['timestamp_start'], 单位='毫秒')
notcoin_data['timestamp_end'] = pd.to_datetime(notcoin_data['timestamp_end'], 单位='ms')
# 准备特征和目标变量
notcoin_data['next_close'] = notcoin_data['close'].shift(-1)
features = notcoin_data[['开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '成交量']].iloc[:-1]
目标 = notcoin_data['next_close'].iloc[:-1]
# 将数据分成训练集和测试集
X_train，X_test，y_train，y_test = train_test_split（特征，目标，test_size=0.2，random_state=42）
# 训练随机森林模型
模型 = RandomForestRegressor（n_estimators=100，random_state=42）
模型.拟合（X_train，y_train）
# 评估模型
预测 = 模型.预测（X_test）
mae = 平均绝对误差（y_test，预测）
打印（f“平均绝对误差：{mae}”）。
第 2 步：从 #Binance 下载您想要预测下一个收盘价的加密货币的 CSV 文件 (.csv)。
下载所需加密的 .csv 文件后，将此文件上传至 MetaAI/ChatGPT 或设置 IDE 的位置/路径以访问和使用 .csv 文件。
步骤3：设置代码片段和.csv文件后，只需运行程序主体即可获取下一个收盘价。
免责声明：
预测结果取决于提供的.csv 文件数据。
预测价格和实际价格之间可能会有 0.001 的差异。
始终进行研究并注意加密货币的波动性。
这篇文章完全没有偏见，也不保证该程序做出的任何预测输出。
在做出任何投资决定之前，请注意加密货币的潜在风险。
敬请关注！
如果您想要更多相关内容，请在评论部分告诉我。
