时间序列机器学习:用于时间序列分析的机器学习模型 源码

机器学习的时间序列预测 一组预测时间序列的不同机器学习模型,具体来说是给定货币图表和目标的市场价格。 要求 必需的依赖项: numpy 。 其他依赖项是可选的,但是为了使最终模型更多样化,建议安装以下软件包: tensorflow , xgboost 。 经过python版本测试:2.7.14、3.6.0。 取得资料 有一个内置的数据提供程序,可以从获取数据。 目前,所有模型都已通过加密货币图表进行了测试。 提取的数据格式是标准安全性:日期,最高,最低,打开,关闭,交易量,报价量,weightedAverage。 但是模型与特定的时间序列特征无关,并且可以使用这些特征的子集或超集进行训练。