Используя технические индикаторы в качестве функций, это ядро использует XGBRegressor из библиотеки XGBoost для прогнозирования будущих цен на акции. Для пояснений индикаторов, используемых в этом анализе, таких как скользящие средние, RSI и MACD, я рекомендую прочитать статьи в Investopedia или изучить мою прилагаемую записную книжку, где я представляю и иллюстрирую различные концепции технического анализа.
import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) import os for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'): for filename in filenames: print(os.path.join(dirname, filename)) # Any results you write to the current directory are saved as output.
Этот фрагмент кода выполняет ряд задач по обработке данных и работе с файлами.
Первый шаг — импортировать numpy и присвоить ему псевдоним «np». Numpy обеспечивает поддержку массивов и матриц в Python. Кроме того, он импортирует библиотеку pandas и дает ей псевдоним «pd». Pandas — это мощный инструмент для обработки и анализа структурированных данных.
После этого код импортирует модуль os, который предоставляет способ взаимодействия с операционной системой. В этом случае он используется для обработки файлов и каталогов.
Затем код проходит через каталог («/kaggle/input») и его подкаталоги, извлекая информацию о каждом файле внутри, используя цикл for и os.walk(). Дополнительный цикл for перебирает список имен файлов, возвращаемый функцией os.walk().
Используя функцию os.path.join(), код печатает полный путь к каждому файлу, объединяя имя каталога и имя файла. Цель этого шага — проверить наличие файлов в указанном каталоге.
В комментарии указано, что любые результаты, записанные в текущий каталог, будут сохранены как выходные данные.
Код импортирует необходимые библиотеки, ищет файлы в определенном каталоге и печатает пути к ним. Также предоставляется напоминание о том, где будут сохранены выходные данные.
import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt from xgboost import plot_importance, plot_tree from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV #!pip install numpy scipy patsy pandas #!pip install statsmodels # Time series decomposition…