Hola Noe, los enlaces se encuentran al final del artículo hace el repositorio en Github:
Saludos!
]]>Hola Daniel, gracias por escribir y por seguirme. La verdad que hace poco me estaba enterando un poco del mundo “trading con crypto” y está muy interesante… aunque también es terroríficamente volátil!.
Las series temporales deberían servir para este tipo de problemas, pero como te decía antes, al tener tanta volatilidad, es probable que fallen mucho. Tal vez sirvan para intentar detectar tendencias.
No estaría mal hacer un artículo sobre esto, me lo apunto para el futuro 🙂
Saludos a vos y a Chile!
Hola Andrés, podrías ser más específico en qué enlace?, acabo de comprobar las 3 notebooks y me cargan correctamente. ¿a cual se refieren?
Saludos
Hola Juan, me pasa lo mismo que a Gustavo: al tratar de entrar a los links de los códigos genera un error.
]]>Hola, acabo de comprobar todos los enlaces eme funcionan correctamente, pudo haber sido algo temporal de github.
Cualquier cosa me dices, saludos y gracias por escribir
¿cual es el fin de este for, por que [i+8] a que se refiere ese i+8?
contador=0
reframed[‘weekday’]=df[‘weekday’]
reframed[‘month’]=df[‘month’]
for i in range(reframed.index[0],reframed.index[-1]):
reframed[‘weekday’].loc[contador]=df[‘weekday’][i+8]
reframed[‘month’].loc[contador]=df[‘month’][i+8]
contador=contador+1
¿como decides que la profundidad seran 2,4 ?
emb_dias = 2 #tamanio profundidad de embeddings
emb_meses = 4