O mercado vai CAIR ou SUBIR? Machine Learning na prática!

Vamos simular uma situação real, criando um modelo de machine learning com Python, que será utilizado em previsões do preço de ações para o dia seguinte. Também iremos criar um script para utilização diária, realizando novas previsões a cada novo dia, de maneira automatizada.
Base de dados: www.kaggle.com/benjibb/sp500-...
Cursos completos: didatica.tech/cursos-machine-...
Resumo da aula:
00:01 Objetivo da aula
01:06 Base de dados S&P 500
01:39 Carregando a base
02:46 Detalhando a simulação
04:36 Definindo o objetivo de previsão
09:10 Transformando a variável target em 0 e 1
10:48 Treinando o modelo de classificação
11:27 Analisando o desempenho
14:37 Utilizando o modelo para prever o fechamento do dia seguinte
17:14 Incluindo o dia seguinte no treinamento
20:10 Automatizando o processo
21:20 Criando um script .py
21:39 Gerando arquivos csv
23:44 Editando o script .py
24:26 Exibindo a previsão para o próximo dia
25:38 Exibindo o valor de fechamento do próximo dia
26:58 Incluindo o dia seguinte no treinamento
29:45 Treinando o modelo
30:55 Exibindo a previsão para o dia seguinte
33:49 Executando o script no prompt de comando

[@ookiton938]

comprei seu curso de I.A, Muito bom!

[@Cl4uda0Live]

Independente da extensão do vídeo, muito bom ensinar com didática prática e repassar tudo que é necessário. Obrigado pelo conteúdo!

[@luizguimaraes6740]

Meu Deus! Não sou de comentar em vídeos, mas esse conteúdo foi uma benção. Procurei onde eu podia e não encontrei nada falando sobre a atividade na prática. Estou implementando na empresa que trabalho e isso me ajudou muito. Muito obrigado !!

[@douglastaleb5222]

Excelente como sempre!

[@viniciusfaria4708]

Muito legal, assisti todos os vídeos dessa playlist e nem acreditei que tinha uma aula nova. Atualmente estou cursando MBA em data science e os seus vídeos ajudaram bastante!!

[@gerdeonsantosnunes7687]

Em qual universidade?

[@unrealcarol]

Obrigada!!!!

[@roderlei7881]

Parabéns, vídeo que explica como a IA funciona no mundo real

Olá pessoal! Liberamos CERTIFICADO para este curso gratuito. Para solicitar o seu, basta conferir o curso no link abaixo: didatica.tech/curso-de-python-para-machine-learning-e-ciencia-de-dados-gratuito/

[@RicardoTrevisan]

Normalizar os dados previamente ao treinamento ajudaria na acurácia? Vou tentar.

[@fernandofigueiredo9006]

Não faz sentido usar os preços absolutos (fech, Max, min) do dia anterior pra prever no tempo futuro. No caso de ações faz mais sentido usar os retornos , ou seja, quanto o preço valorizou ou desvalorizou de um dia para outro.

[@filipegarcia1111]

Salve, carinha do descomplicando a música!

[@danielcezario2419]

oq eu preciso aprender para treinar um algoritmo que prevê números sorteados numa roleta de aposta, sendo que essa roleta gera uma sequência numérica constantemente e de tempo em tempo ela muda o padrão para dificultar a previsibilidade?

[@carlosmagalhaes7748]

Boa tarde como posso mudar o código para em vez de apenas inserir um output ('target') serem por exemplo 2 outputs??

[@irineuvitorino]

👍

[@jamaunascimento]

Estou começando agora estudar Machine Learning e gostaria de tirar uma dúvida, como eu faço pra criar uma base de dados organizada a partir de uma página web e que essa base dados se atualize a medida que as informações da pagina web vão sendo atualizadas? Obrigado!😀

[@KaBeLo568]

Segundo o Chat esse código com algumas alterações vc consegue o objetivo

[@jessica_barros]

Olá, poderíamos ter excluído a coluna Date da seguinte forma: df.drop('Date', axis=1, inplace=True) Dessa forma, não é necessário "sobrepor" o DataFrame com a coluna excluída na variável df. Correto? Obrigada!

Olá! Sim!