时间序列 时间戳（timestamp） 固定周期（period） 时间间隔（interval） import pandas as pd import numpy as np date_range 可以指定开始时间与周期 H：小时 D：天 M：月 Y:年 # TIMES #2020 Apr 27 4/27/2020 27/4/2020 2020-4-27 2020/04/27 rng = pd.date_range('2020-04-27', periods = 10, freq = '3D')

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机器学习的时间序列预测 一组预测时间序列的不同机器学习模型，具体来说是给定货币图表和目标的市场价格。 要求 必需的依赖项： numpy 。 其他依赖项是可选的，但是为了使最终模型更多样化，建议安装以下软件包： tensorflow ， xgboost 。 经过python版本测试：2.7.14、3.6.0。 取得资料 有一个内置的数据提供程序，可以从获取数据。 目前，所有模型都已通过加密货币图表进行了测试。 提取的数据格式是标准安全性：日期，最高，最低，打开，关闭，交易量，报价量，weigh