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Un approccio basato su dati Data-Driven al trading bitcoin 9 minute read Published: 5 Dec, Come si comportano i mercati Bitcoin? Quali sono le cause degli improvvisi picchi e cali dei valori di criptovaluta?

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I mercati di diversi altcoin sono inseparabilmente collegati o in gran parte indipendenti? Come possiamo prevedere cosa accadrà dopo?

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Gli articoli sulle criptovalute, come Bitcoin ed Ethereum, sono pieni di speculazioni, con centinaia di esperti autoproclamati che sostengono di conoscere quello che succederà domani. Quello che manca a molte di queste analisi è una solida base di dati e statistiche sui cui basare le proprie affermazioni.

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Passeremo attraverso un semplice script Python per recuperare, analizzare e visualizzare i dati su diverse criptovalute. Nel processo, scopriremo una tendenza interessante nel modo in cui questi mercati volatili si comportano e in che modo si stanno evolvendo.

I requisiti sono trading vs investire bitcoin conoscenza di base di Python e della riga di comando.

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Passaggio 1. Se sei un utente esperto e non vuoi usare Miniconda, puoi saltare alla sezione 2 risolvendo da solo le dipendenze del progetto.

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Poi attiviamo il nostro ambiente: source activate analisi-crypto Attenzione su Windows il comando è diverso. Questo potrebbe richiedere alcuni minuti per scaricare e installare i pacchetti.

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Step tensorflow bitcoin di trading. Per prima cosa carichiamo le dipendenze di cui abbiamo bisogno: import os import numpy as np import pandas as pd import pickle import quandl from datetime import datetime Poi importiamo Plotly e abilitiamo la modalità offline: import plotly.

La funzione restituirà i dati come un dataframe di Pandas. Se non hai familiarità con i dataframes, puoi considerarli come fogli di calcolo tipo Excel superpotenti.

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