Previsão do mercado de ações ( Projeto -9 )

PyCaret é uma biblioteca de aprendizado de máquina de baixo código e código aberto em Python que automatiza fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.

Introdução :

O mercado de ações é basicamente não linear por natureza, e a pesquisa sobre o mercado de ações tem sido uma das questões mais importantes nos últimos anos. As pessoas investem em mercados de ações com base em algum tipo de previsão. A previsão desempenha um papel muito importante no mercado de ações, que é um processo muito complicado e desafiador.

Procedimento:

1. Instale os pacotes necessários ( Pycaret, Jinja2 )
2. Importar bibliotecas necessárias ( Jinja2, Numpy, Pandas, sklearn )
3. Carregar conjunto de dados e ler os dados
4. Definir data como o índice
5. Faça uma cópia do conjunto de dados
6. Armazene os dados no conjunto de dados do recurso e adicione na coluna de destino
7. Armazene o alvo como uma matriz em uma variável
8. Divida os dados em treinamento e teste
9. Obtenha os dados do trem e transforme-os em um dataFrame
10. Obtenha os dados de teste e transforme-os em um dataFrame
11. Inicializar a configuração
12. Treine em vários modelos e compare-os
13. Criar o modelo
14. Obtenha as previsões

Conclusão:

Todas as ferramentas suportam algoritmos de regressão e classificação, para que os usuários possam escolher qualquer ferramenta com base em sua familiaridade e conveniência. Ajuda a extrair conhecimento dos dados e realizar uma previsão para orientar o consumidor sobre investimentos.