So Deep Data В данной статье мы рассмотрим процесс предсказания цены криптовалюты с использованием модели долгой краткосрочной памяти (LSTM). Мы будем использовать исторические данные по цене биткоина (BTC-USD) для обучения модели и последующего прогнозирования цены на следующий день. Подготовка данных Мы начнем с загрузки исторических данных по цене биткоина с использованием библиотек pandas, yfinance и pandas_ta. Затем мы добавим несколько технических индикаторов, таких как RSI и скользящие средние, для улучшения прогнозов модели...

Прогнозирование временных рядов (Time Series Forecasting) — это процесс предсказания будущих значений на основе исторических данных, упорядоченных во времени. В Python есть множество библиотек и методов для выполнения прогнозирования временных рядов, начиная от простых статистических моделей и заканчивая сложными моделями машинного обучения. Основные библиотеки Python для прогнозирования временных рядов: Statsmodels: Предоставляет классические статистические модели, такие как ARIMA, Exponential Smoothing и другие. Хорошо подходит для понимания основных принципов прогнозирования временных рядов и для моделей, которые не требуют большого объема данных...