# Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
Modifica il sommario

# AZIONI
## Installazione librerie

In un notebook Jupyter scaricare se necessario le seguenti librerie tramite:

## Parte 1: Dati

Collegarsi con Yahoo Finance da qui : https://it.finance.yahoo.com e cercare nell'apposita casella di ricerca l'azione TESLA. In corrispondenza del titolo dell'azione si legge : Tesla, Inc. (TSLA) quindi il simbolo dell'azione è TSLA . Scaricare i dati degli ultimi 5 anni di quote azionarie come pandas dataframe tramite la libreria yfinance passando il simbolo dell'azione. Si possono scaricare i dati per un periodo di tempo diverso, sostituendo il parametro period con uno dei seguenti valori:
Le variabili che interessano per la previsione sono Date e Close, quindi si crea un dataframe con tali variabili da fornire alla libreria Prophet:

## Parte 2: Previsioni

Si prevedono le quote azionarie di TESLA per i successivi 365 giorni a partire dall'ultima data disponibile nei dati scaricati e si traccia il grafico. La linea blu rappresenta la previsione, l'area ombreggiata celeste rappresenta l'intervallo di confidenza previsionale all'80%, mentre la linea nera rappresenta i dati reali:
Si prevedono le quote azionarie nei successivi 20 giorni e si visualizza la tabella delle previsioni con yhat previsione alla data ds e [yhat_lower, yhat_upper] intervallo di confidenza all'80%:

# CRIPTOVALUTE
## Installazione librerie

In un notebook Jupyter scaricare le seguenti librerie tramite:

## Parte 1: Dati

La libreria ccxt può gestire vari mercati di scambio di criptovalute elencati di seguito ma in questa analisi si utilizzerà Binance:
['alpaca', 'ascendex', 'bequant', 'bigone', 'binance', 'binancecoinm', 'binanceus', 'binanceusdm', 'bit2c', 'bitbank', 'bitbay', 'bitbns', 'bitcoincom', 'bitfinex', 'bitfinex2', 'bitflyer', 'bitforex', 'bitget', 'bithumb', 'bitmart', 'bitmex', 'bitopro', 'bitpanda', 'bitrue', 'bitso', 'bitstamp', 'bitstamp1', 'bittrex', 'bitvavo', 'bkex', 'bl3p', 'blockchaincom', 'btcalpha', 'btcbox', 'btcex', 'btcmarkets', 'btctradeua', 'btcturk', 'buda', 'bybit', 'cex', 'coinbase', 'coinbaseprime', 'coinbasepro', 'coincheck', 'coinex', 'coinfalcon', 'coinmate', 'coinone', 'coinspot', 'cryptocom', 'currencycom', 'delta', 'deribit', 'digifinex', 'exmo', 'flowbtc', 'fmfwio', 'gate', 'gateio', 'gemini', 'hitbtc', 'hitbtc3', 'hollaex', 'huobi', 'huobijp', 'huobipro', 'idex', 'independentreserve', 'indodax', 'itbit', 'kraken', 'kucoin', 'kucoinfutures', 'kuna', 'latoken', 'lbank', 'lbank2', 'luno', 'lykke', 'mercado', 'mexc', 'mexc3', 'ndax', 'novadax', 'oceanex', 'okcoin', 'okex', 'okex5', 'okx', 'paymium', 'phemex', 'poloniex', 'poloniexfutures', 'probit', 'ripio', 'stex', 'therock', 'tidex', 'timex', 'tokocrypto', 'upbit', 'wavesexchange', 'wazirx', 'whitebit', 'woo', 'yobit', 'zaif', 'zb', 'zipmex', 'zonda']
Le variabili che interessano per la previsione sono timestamp e close, quindi si crea un dataframe con tali variabili da fornire alla libreria Prophet:

## Parte 2: Previsioni

Si procede come nel caso delle azioni, prevedendo per i successivi 365 giorni a partire dall'ultima data disponibile nei dati scaricati il prezzo dei bitcoins e si traccia il grafico. La linea blu rappresenta la previsione, l'area ombreggiata celeste rappresenta l'intervallo di confidenza previsionale all'80%, mentre la linea nera rappresenta i dati reali:
Si prevede il prezzo dei bitcoin nei successivi 20 giorni e si visualizza la tabella delle previsioni con yhat previsione alla data ds e [yhat_lower, yhat_upper] intervallo di confidenza all'80%:

# Conclusioni

Uno dei vantaggi del machine learning è che può essere utilizzato per prevedere gli andamenti dei mercati in modo più preciso e tempestivo rispetto agli approcci basati sulla sola analisi umana. Inoltre, il machine learning può essere utilizzato per identificare pattern e trend nascosti che potrebbero non essere evidenti a un analista umano. Nonostante i vantaggi del machine learning, è importante notare che esso non è immune da errori e che le previsioni effettuate tramite questa tecnologia devono essere sempre prese con le dovute precauzioni.