Mercati df bitcoin


Un approccio basato su dati Data-Driven al trading bitcoin 9 minute read Published: mercati df bitcoin Dec, Come si comportano i mercati Bitcoin?

Eos, ecco la "nuova" criptovaluta che prepara la scalata al Bitcoin 1 Marzo - Si chiama Eos ed è una delle più promettenti criptovalute di nuova generazione.

Quali sono le cause degli improvvisi picchi e cali dei valori di criptovaluta? I mercati di diversi altcoin sono inseparabilmente collegati o in gran parte indipendenti? Come possiamo prevedere cosa accadrà dopo?

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Gli articoli sulle criptovalute, come Bitcoin ed Ethereum, sono pieni di speculazioni, con centinaia di esperti autoproclamati che sostengono di conoscere quello che succederà domani. Quello che manca a molte di queste analisi è una solida base di dati e statistiche sui cui basare le proprie affermazioni.

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Passeremo attraverso un semplice script Python per recuperare, analizzare e visualizzare i dati su diverse criptovalute. Nel processo, scopriremo una tendenza interessante nel modo in cui questi mercati volatili si comportano e in che modo si stanno evolvendo.

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I requisiti sono una conoscenza di base di Python e della riga di comando. Passaggio mercati df bitcoin.

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Se sei un utente esperto e non vuoi usare Miniconda, puoi saltare alla sezione 2 risolvendo da solo le dipendenze del progetto. Poi attiviamo il nostro ambiente: source activate analisi-crypto Attenzione su Windows il comando è diverso.

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Questo potrebbe richiedere alcuni minuti per scaricare e installare i pacchetti. Step 1. Per prima cosa carichiamo le dipendenze di cui abbiamo bisogno: import os import numpy as np import pandas as pd import pickle import quandl from datetime import datetime Poi importiamo Plotly e abilitiamo la modalità offline: import plotly.

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La funzione restituirà i dati come un dataframe di Pandas. Se non hai familiarità con i dataframes, puoi considerarli come fogli di calcolo tipo Excel superpotenti.

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