Зі стрімким зростанням ринку криптовалют все більше трейдерів використовують дані для прийняття торгових рішень. Зокрема, Python широко визнається як найкраща мова програмування для аналізу цифрових активів, таких як Біткоїн, та побудови моделей машинного навчання. У цьому посібнику ми поетапно розглянемо, як використовувати Python для прогнозування цін криптовалют та генерації торгових сигналів.
Налаштування середовища Python та базова структура
Перелік необхідних бібліотек
Для машинного навчання у торгівлі криптовалютами спершу потрібно налаштувати середовище розробки. Встановіть основні бібліотеки за допомогою наступних команд.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Вступ до машинного навчання на Python для автоматизації торгівлі криптовалютами
Вступ
Зі стрімким зростанням ринку криптовалют все більше трейдерів використовують дані для прийняття торгових рішень. Зокрема, Python широко визнається як найкраща мова програмування для аналізу цифрових активів, таких як Біткоїн, та побудови моделей машинного навчання. У цьому посібнику ми поетапно розглянемо, як використовувати Python для прогнозування цін криптовалют та генерації торгових сигналів.
Налаштування середовища Python та базова структура
Перелік необхідних бібліотек
Для машинного навчання у торгівлі криптовалютами спершу потрібно налаштувати середовище розробки. Встановіть основні бібліотеки за допомогою наступних команд.