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USDのビットコインの価値を予測するソフトウェアを書きたいです。次のライブラリを備えたPythonがあります。
 -  numpy
 - パンダ
どこから始めますか？
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Pandas Libraryを使用して、ビットコインの履歴データを収集して分析することから始めることができます。Yahoo Finance APIを使用して、データをPandaのデータフレームにインポートすることができます。これを使用して、統計分析を実行できます。データを分析した後、線形回帰などの機械学習アルゴリズムを使用して、ベクターマシンをサポートして、将来の値を予測するために使用できるモデルを構築できます。最後に、Scipyライブラリを使用してモデルを最適化し、その精度を検証できます。
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Yahoo Finance APIを使用してPandasデータフレームにデータをインポートするにはどうすればよいですか？サンプルコードを提供します。
gpt
Yahoo Finance APIを使用してデータをPandasデータフレームにインポートする方法の例を次に示します。

PDとしてパンダをインポートします
npとしてnumpyをインポートします

＃ティッカーシンボルと目的の開始日と終了日を定義します
ティッカー= "BTC-USD"
start_date = "2010-07-17"
end_date = "2022-07-17"

＃Yahoo Finance APIを使用して、データをPANDASデータフレームにインポートします
df = pd.dataframe（pd.read_html（ "https://finance.yahoo.com/quote/btc-usd/history?p=btc-usd"、parse_dates = true）[0]）

＃不要な列を削除し、日付列をインデックスとして設定してデータをクリーニングします
df.drop（列= ['open'、 'high'、 'low'、 'adj close*'、 'volume']、inplace = true）
df.set_index（ 'date'、inplace = true）

＃目的の開始日と終了日によってデータをフィルタリングします
df = df [（df.index> = start_date）＆（df.index <= end_date）]]

この例では、PandasライブラリのREAD_HTMLメソッドを使用して、Yahoo Finance APIからデータを抽出し、Pandasデータフレームに保存します。parse_dates引数は、日付列が自動的にDateTimeデータ型に変換されることを確認するためにTrueに設定されています。その後、不必要な列を削除し、日付列をインデックスとして設定することにより、データがクリーニングされます。最後に、データは目的の開始日と終了日によってフィルタリングされます。