📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide
Процесс построения модели прогнозирования цен на акции с использованием Python.
1. Импорт необходимых модулей
2. Получение исторических данных о ценах на акции
3. Отбор фич.
4. Определение фич и целевой переменной
5. Подготовка данных к обучению
6. Разделение данных на обучающие и тестовые наборы
7. Построение и обучение модели
8. Составление прогнозов
9. Тестирование торговой стратегии
@pythonl
Процесс построения модели прогнозирования цен на акции с использованием Python.
1. Импорт необходимых модулей
2. Получение исторических данных о ценах на акции
3. Отбор фич.
4. Определение фич и целевой переменной
5. Подготовка данных к обучению
6. Разделение данных на обучающие и тестовые наборы
7. Построение и обучение модели
8. Составление прогнозов
9. Тестирование торговой стратегии
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Полезные готовые скрипты Python.
1. JSON ↔️ CSV (рис. 1)
2. Password generator (рис. 2)
3. Строковый поиск из нескольких файлов (рис. 3)
4. Получение всех ссылок с заданной веб-страницы (рис. 4)
5. Добавляем водяной знак (рис. 5)
6.Парсер и загрузчик изображений с WEB-страницы (рис. 6)
7. Сортировка папки загрузки (рис. 7)
8. Массовая рассылка электронных писем из CSV-файла (рис. 8)
9. Получение IP-адреса и имени хоста веб-сайта (рис. 9)
10. Прогресс-бар терминала (рис. 10)
▪Scripts
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/python_job_interview
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://yangx.top/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://yangx.top/machinelearning_interview
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/python_job_interview
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://yangx.top/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://yangx.top/machinelearning_interview
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy