Создание модели экономического прогнозирования с Python и экономическими данными делается возможным благодаря инструментариям, таким как pandas для манипуляции данных и wbdata для доступа к статистике Всемирного банка. Используя MetaTrader 5, мы совмещаем рыночные и экономические данные, чтобы обучить модель, применяя CatBoost Regressor из машинного обучения. Этот алгоритм способен находить сложные закономерности в больших массивах данных, что критично для точного прогнозирования курсов валют. Разработка, выводы и визуализация данных ведутся с учётом влияния ключевых экономических показателей на прогнозы, предоставляя ценные инсайты для трейдеров и разработчиков.
Читать далее...
Читать далее...