Previsão do google api forex

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Vídeo por tema:

Implementação do Google Prediction Api com o exemplo.

5 pensamentos sobre & ldquo; Previsão do Google api forex & rdquo;

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Aprendizado de máquinas com dados da série temporária financeira.

Esta solução apresenta um exemplo de usar o aprendizado da máquina com séries temporais financeiras na Google Cloud Platform.

As séries temporais são uma parte essencial da análise financeira. Hoje, você possui mais dados do que nunca, mais fontes de dados e entrega mais freqüente desses dados. Novas fontes incluem novas trocas, meios de comunicação social e fontes de notícias. A freqüência de entrega aumentou de dezenas de mensagens por segundo há 10 anos, para centenas de milhares de mensagens por segundo hoje. Naturalmente, mais e diferentes técnicas de análise estão sendo trazidas como resultado. A maioria das modernas técnicas de análise não são diferentes no sentido de serem novas, e todas elas têm base nas estatísticas, mas sua aplicabilidade acompanhou de perto a quantidade de energia disponível. O crescimento do poder de computação disponível é mais rápido do que o crescimento dos volumes das séries temporais, pelo que agora é possível analisar séries temporais em larga escala de formas que não eram práticas anteriormente.

Em particular, as técnicas de aprendizado de máquinas, especialmente a aprendizagem profunda, são uma grande promessa para a análise de séries temporais. À medida que as séries temporais se tornam mais densas e começam a se sobrepor, o aprendizado da máquina oferece uma maneira de separar o sinal do ruído. Aprendizagem profunda tem potencial porque é muitas vezes o melhor ajuste para a aparentemente aleatória natureza das séries temporais financeiras.

Esta solução usa dados públicos de Quandl.

Objetivos.

Obtenha dados para uma série de mercados financeiros. Munge esses dados em um formato utilizável e realize análise exploratória de dados para explorar e validar uma premissa. Use o TensorFlow para construir, treinar e avaliar uma série de modelos para prever o que acontecerá nos mercados financeiros. Importante: Esta solução destina-se a ilustrar os recursos do GCP e do TensorFlow para análise de dados, interativos e iterativos rápidos, e aprendizagem de máquinas. Não oferece nenhum conselho sobre mercados financeiros ou estratégias de negociação. O cenário apresentado no tutorial é um exemplo. Não use esse código para tomar decisões de investimento.

Veja Cloud Datalab Pricing para entender os custos Cloud Datalab.

Este tutorial usa o Google BigQuery e o Google Cloud Storage, o que pode aumentar os custos.

Antes de você começar.

Implante e inicie sessão no Cloud Datalab. Siga as etapas no Cloudstat inicial do Cloud Datalab.

Usando o tutorial.

O tutorial é executado em um notebook Cloud Datalab. Cloud Datalab é construído em notebooks Jupyter. Com o Cloud Datalab, você pode analisar dados no Google BigQuery e no Google Cloud Storage usando Python e SQL.

Usando o caderno.

O caderno é uma amostra pré-instalada que está incluída na distribuição Cloud Datalab. Para ver o caderno:

Navegue para a pasta datalab / docs / samples / TensorFlow. Abra o notebook chamado Machine Learning with Financial Data. ipynb. Siga os passos no caderno.

Quando você acompanha o tutorial, você pode executar células individuais conforme você estiver, ou executar todas as células primeiro e depois ler o tutorial.

Qual é o próximo.

Saiba mais sobre Cloud Datalab. Experimente outros recursos da Google Cloud Platform para si mesmo. Dê uma olhada em nossos tutoriais.

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