Predicción del Mercado de Valores ( Proyecto -9 )

PyCaret es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto y código bajo en Python que automatiza los flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Introducción :

El mercado de valores es básicamente de naturaleza no lineal, y la investigación en el mercado de valores ha sido uno de los temas más importantes en los últimos años. Las personas invierten en los mercados bursátiles basándose en algún tipo de predicción. La predicción juega un papel muy importante en el negocio del mercado de valores, que es un proceso muy complicado y desafiante.

Procedimiento :

1. Instalar los paquetes necesarios (Pycaret, Jinja2)
2. Importar bibliotecas requeridas (Jinja2, Numpy, Pandas, sklearn)
3. Cargar conjunto de datos y leer los datos
4. Establecer fecha como índice
5. Hacer una copia del conjunto de datos
6. Almacene los datos en el conjunto de datos de características y agréguelos en la columna de destino
7. Almacene el objetivo como una matriz en una variable
8. Dividir los datos en entrenamiento y pruebas
9. Obtenga los datos del tren y transfórmelos en un marco de datos
10. Obtenga los datos de prueba y transfórmelos en un marco de datos
11. Inicializar la configuración
12. Entrene en varios modelos y compárelos
13. Crear el modelo
14. Obtenga las predicciones

Conclusión :

Todas las herramientas admiten algoritmos de regresión y clasificación, por lo que los usuarios pueden elegir cualquier herramienta en función de su familiaridad y conveniencia. Ayuda a extraer conocimiento de los datos y realizar una predicción para asesorar al consumidor sobre las inversiones.