что ты скажешь об коде 

# Импорт необходимых библиотек
import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import differential_evolution
from datetime import datetime

# Получаем текущую дату
today = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')

# Загрузка данных EUR/USD до текущей даты
data = yf.download('EURUSD=X', start='2010-01-01', end=today)
close_prices = data['Close']

# Проверка на наличие пропущенных значений
close_prices = close_prices.dropna()

# Преобразование цен закрытия в numpy массив
prices = close_prices.values

# Нормализация данных
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
prices_scaled = scaler.fit_transform(prices.reshape(-1,1)).flatten()

# Разделение на обучающую и тестовую выборки
split = int(len(prices_scaled) * 0.8)
train_data = prices_scaled[:split]
test_data = prices_scaled[split:]

# Функция для создания обучающего датасета
def create_dataset(data, n_steps):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - n_steps):
        X.append(data[i:i + n_steps])
        y.append(data[i + n_steps])
    return np.array(X), np.array(y)

# Целевая функция для оптимизации
def objective(n_steps):
    n_steps = int(n_steps[0])
    # Ограничиваем n_steps от 1 до 20
    if n_steps < 1 or n_steps > 20:
        return np.inf
    X_train, y_train = create_dataset(train_data, n_steps)
    # Проверяем, есть ли достаточно данных для обучения
    if len(X_train) == 0:
        return np.inf
    # Обучаем линейную регрессию
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)
    # Проверяем на тестовых данных
    X_test, y_test = create_dataset(test_data, n_steps)
    if len(X_test) == 0:
        return np.inf
    predictions = model.predict(X_test)
    # Вычисляем ошибку
    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
    return mse

# Запуск оптимизации для определения оптимального n_steps
bounds = [(1, 20)]  # Границы для n_steps
result = differential_evolution(objective, bounds, strategy='best1bin', maxiter=10, popsize=15, tol=0.01, seed=42)
optimal_n_steps = int(result.x[0])
print(f"Оптимальное количество шагов: {optimal_n_steps}")

# Создание обучающего и полного набора данных с оптимальным n_steps
X_train, y_train = create_dataset(train_data, optimal_n_steps)
X_full, y_full = create_dataset(prices_scaled, optimal_n_steps)

# Обучение модели на всех данных
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_full, y_full)

# Функция для прогнозирования следующего дня
def forecast_next_day(model, data, n_steps):
    last_steps = data[-n_steps:]
    X = last_steps.reshape(1, -1)
    y_pred_scaled = model.predict(X)
    y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred_scaled.reshape(-1,1)).flatten()
    return y_pred[0]

# Прогнозирование следующего дня
next_day_prediction = forecast_next_day(model, prices_scaled, optimal_n_steps)

# Определение даты следующего дня
last_date = close_prices.index[-1]
next_date = last_date + pd.Timedelta(days=1)

# Вывод результата
print(f"Дата: {next_date.strftime('%Y-%m-%d')}")
print(f"Прогноз цены EUR/USD на следующий день: {next_day_prediction:.6f}")