Введение: использование алгоритма для прогнозирования обмена
В сегодняшнем взаимосвязанном мире обменные курсы играют ключевую роль в глобальной экономике, в равной степени затрагивая бизнес, инвесторов и путешественников. Способность точно предсказывать движение обменного курса может означать разницу между финансовым успехом и неожиданными потерями. Это проблема, которая десятилетиями занимала умы экономистов, специалистов по обработке данных и финансовых энтузиастов. Я поделюсь своим опытом, знаниями и пошаговыми инструкциями о том, как я разработал мощную модель для прогнозирования цен закрытия обменного курса.
Независимо от того, являетесь ли вы финансистом, ищущим преимущества в торговле валютой, энтузиастом данных, стремящимся применить машинное обучение к финансовым данным, или просто интересуетесь тонкостями прогнозирования, этот пост предназначен для предоставления ценной информации и дорожной карты для ваших собственных исследований. .
Прогнозирование обменного курса — это не просто головоломка, которую нужно решить; это навык, который может дать людям и организациям возможность принимать обоснованные решения, снижать риски и использовать возможности в постоянно меняющемся глобальном финансовом ландшафте.
Сбор данных
Для построения надежной модели прогнозирования обменного курса получение точных и полных данных имеет первостепенное значение. В этом разделе я познакомлю вас с процессом сбора данных, которые я использовал для этого проекта, и расскажу об их источнике.
Источник данных: Для этого проекта я собрал исторические данные о курсе валютной пары USD/ZAR (доллар США к южноафриканскому рэнду). Основным источником этих данных был https://www.investing.com/currities/usd-zar-historical-data.
Investing.com — это широко известный и авторитетный финансовый веб-сайт, предоставляющий обширную информацию о финансовых рынках, включая исторические данные о курсах валют.
Вот как я получил данные:
- Переход к источнику данных. Я посетил веб-сайт Investing.com и специально зашел на страницу с историческими данными по валютной паре USD/ZAR. Вы можете найти эти данные, перейдя по следующему URL-адресу: Исторические данные USD/ZAR.
- Доступность данных: на странице я нашел полный набор данных, содержащий различные столбцы, такие как дата, цена, открытие, максимум, минимум, объем. (Объем) и Изменение в %. Этот набор данных охватывает период в несколько дней и содержит исторические данные об обменных курсах USD/ZAR.
- Загрузка или парсинг. В зависимости от ваших предпочтений и технических возможностей вы можете вручную загрузить данные с Investing.com или использовать методы веб-скрапинга для автоматизации процесса извлечения данных. Для этой цели могут быть полезны такие инструменты, как Beautiful Soup Python или библиотеки веб-скрапинга.
- Формат данных: данные с Investing.com обычно доступны в табличном формате (CSV, Excel или HTML). Вы можете выбрать формат, который наиболее удобен для вашего анализа.
- Предварительная обработка данных: после получения данных важно предварительно обработать их путем очистки, нормализации и устранения любых пропущенных значений (например, записей «NaN»), чтобы гарантировать их качество и пригодность для анализа.
Взяв данные с Investing.com, мы смогли получить доступ к надежному и всеобъемлющему набору данных по обменному курсу доллара США к ZAR, который служит основой нашей модели прогнозирования. Investing.com предоставляет эти данные бесплатно, что делает их доступными широкому кругу энтузиастов данных, трейдеров и исследователей.
Раздел 3. Загрузка и понимание набора данных
#import the necessary libraries
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_data_file.csv') # paths to your data
#overview of data
df.head(5)
Date Price Open High Low Vol. Change %
0 08/24/2023 18.8071 18.4726 18.8461 18.3948 NaN 1.89%
1 08/23/2023 18.4575 18.7894 18.8346 18.4173 NaN -1.75%
2 08/22/2023 18.7856 18.9660 18.9998 18.7143 NaN -0.92%
3 08/21/2023 18.9599 18.9965 19.0792 18.9370 NaN -0.05%
4 08/18/2023 18.9685 19.0804 19.1590 18.9319 NaN -0.49%
Понимание переменных:
Теперь давайте подробнее рассмотрим переменные (столбцы) в наборе данных и их значения:
- Дата: Этот столбец представляет дату, на которую были записаны данные обменного курса. Это важнейшая временная переменная, которая позволяет нам отслеживать, как обменные курсы меняются с течением времени.
- Цена: В столбце «Цена» указан курс обмена доллара США/ZAR на конкретную дату. Это стоимость одного доллара США (USD) в южноафриканском рэнде (ZAR) на конец торгового дня.
- Открытие: в столбце «Открыто» отображается начальный обменный курс USD/ZAR на ту же дату. Он представляет собой первоначальную стоимость доллара США в южноафриканских долларах на момент начала торгового дня.
- Максимум: в этом столбце с надписью «Высокий» указан самый высокий обменный курс, достигнутый в течение торгового дня. Он представляет собой пиковую стоимость доллара США в южноафриканских долларах на эту дату.
- Минимум: И наоборот, в столбце «Минимум» отображается самый низкий обменный курс, достигнутый в течение торгового дня, что представляет собой самую низкую точку, при которой доллар США торговался за ZAR.
- Том. (Объем): объем торгов обычно указывает на уровень активности рынка.
- Изменение % (Процентное изменение): В столбце «Изменение %» отображается процентное изменение обменного курса доллара США/ZAR по сравнению с курсом закрытия предыдущего дня. Положительный процент указывает на увеличение стоимости доллара США по отношению к ZAR, а отрицательный процент указывает на снижение. следите за обновлениями в разделе 4, посвященном моделированию
