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Photo by André François McKenzie on Unsplash

Analises de séries temporais do preço do Bitcoin em Python com fbprophet?!

Analises do preço do Bitcoin em Python usando fbprophet?

Bitcoin?

Como obter o valores do bitcoin em formato de um série temporal?

!pip install coinbase
api_key =  'xpto123'
api_secret = 'xpto123'
from coinbase.wallet.client import Client
client = Client(api_key, api_secret)
import datetime
def price_bitcoin_in_day(date_search):
return float((client.get_spot_price(currency_pair='BTC-BRL', date=date_search)).amount)
import pandas as pd#days = quantidade de dias pesquisadosdef data_bitcoin_price_in_days(days):
# A primeira data pesquisada é hoje(5 de dezembro de 2020)
date_search = datetime.date.today()

#price é o preço em reais encontrado.
price = price_bitcoin_in_day(date_search) #criando a lista com os primeiros valores
data = [{'day': date_search, 'price': price}]
# inteirando a quantidade de dias a ser pesquisado
for i in range(1, days):
print(i)
# Data do dia anterior
date_search = date_search - datetime.timedelta(days=1)
# Pesquisando o preço...
price = price_bitcoin_in_day(date_search)
#Adicionado os novos valores pesquisados e suas datas a lista
data = data + [{'day' : date_search, 'price' : price}]

#retornado a lista completa
return data
dados = data_bitcoin_price_in_days(4015)
df_dados = pd.DataFrame(dados)

FBprophet?

!pip install fbprophet
import Prophet
df_dados.rename(columns = {'day':'ds', 'price':'y' }, inplace = True)
m = Prophet(changepoint_prior_scale=0.15, daily_seasonality=True)
m.fit(df_dados)
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()
forecast = m.predict(future)
forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()
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from fbprophet.plot import plot_plotly, plot_components_plotly
plot_plotly(m, forecast)
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Estou compartilhando minha opinião e o pouco que sei de forma eventual por aqui. https://www.linkedin.com/in/josueluzardo

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