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…