crypto_portfolio_unsupervised_ml 源码

加密资产组合-无监督机器学习 作为全球五大金融咨询公司之一的顾问,您的目标是将您的金融Python编程技能与您的无监督学习技能相结合。 为了在竞争中脱颖而出,您需要提出一种新颖的方法来组合基于加密货币的投资组合。 您不仅希望将建议仅基于回报和波动性,还需要考虑其他可能影响加密货币市场的因素,从而提高投资组合的性能。 技术领域 该项目利用python 3.7和以下软件包: 用于Python编程语言的免费软件机器学习库。 安装指南 scikit-learn库随Anaconda自动安装。 如果您的终端没有显示scikit-learn,而您需要安装它,请运行以下命令: pip install -U scikit-learn 用法 您将创建一个Jupyter笔记本,该笔记本根据加密货币在不同时间段内的性能进行聚类。 然后,您将绘制结果图,以便可以向董事会直观地显示性能。 详细说明分为以下几