Previsão do google api forex

Previsão do Google api forex
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Como faço para obter taxas de câmbio através de uma API, como o Google Finance? [fechadas]
Agora, encontrei a Google Finance API e comecei a analisar isso, mas eu encontrei muitas informações sobre carteiras, transações, posições e outras coisas sobre as quais não sei.
Estou olhando os documentos errados? O que eu preciso fazer para obter uma alimentação das taxas de câmbio da GF? Isso é mesmo possível?
Para tornar as coisas um pouco mais claras. Eu não estou interessado em coisas técnicas nem eu quero nenhum código.
fechado como fora do tópico por George Stocker & # 9830; 27 de fevereiro às 14h12.
Esta pergunta parece ser fora do tópico. Os usuários que votaram para fechar deram esse motivo específico: "Questões que nos pedem para recomendar ou encontrar uma ferramenta, biblioteca ou recurso off-site favorito são off-topic para o estouro de pilha, pois eles tendem a atrair respostas de opinião e spam. Em vez disso, descreva o problema e o que foi feito até agora para resolvê-lo. & Quot; & ndash; George Stocker Se esta questão pode ser reformulada para se adequar às regras da ajuda, edite a questão.
bloqueado por George Stocker & # 9830; 29 de agosto às 14h22.
As respostas da pergunta são um esforço colaborativo: se você vê algo que pode ser melhorado, basta editar a resposta para melhorá-lo! Nenhuma resposta adicional pode ser adicionada aqui.
10 Respostas.
Obrigado por todas as suas respostas.
Para a posteridade aqui estão junto com outras respostas possíveis:
Yahoo Finance API Discontinued 2017-11-06.
Discontinuado a partir de 2017-11-06 com mensagem.
Chegou à nossa atenção que este serviço está sendo usado em violação dos Termos de Serviço do Yahoo. Como tal, o serviço está sendo descontinuado. Para todos os futuros mercados e pesquisa de dados de ações, consulte finance. yahoo.
Este CSV estava sendo usado por um plugin jQuery chamado Curry. Curry tem desde (2017-08-29) movido para usar fixer. io em vez disso devido a problemas de estabilidade. Pode ser útil se você precisar de mais do que apenas um CSV.
(graças ao Keyo) O Yahoo Query Language permite que você obtenha todo um monte de moedas ao mesmo tempo em XML ou JSON. As atualizações de dados pelo segundo (enquanto o Banco Central Europeu possui dados antigos), e pára no fim de semana. Não requer nenhum tipo de inscrição.
Aqui está o construtor de consulta YQL, onde você pode testar uma consulta e copiar a URL:
API de Taxas de Câmbio de Fonte Aberta.
Alterar "base" (de "USD") não é permitido na conta gratuita.
currencylayer API.
Plano gratuito para 1.000 acessos mensais.
Alterar "fonte" (de "USD") não é permitido na conta gratuita.
Alimentação do Banco Central Europeu.
Fixer. io API (dados do Banco Central Europeu)
Aqui está outra API JSON (P) baseada na API do Google (fonte: este comentário):
O Yahoo possui um recurso YQL para obter um monte de moedas ao mesmo tempo em XML ou JSON. Eu notei que os dados estão atualizados até o momento em que o BCE possui dados antigos e pára no fim de semana.
Aqui está o seu construtor de consultas, onde você pode testar uma consulta e copiar a URL:
O Banco Central Europeu (BCE) também possui o feed gratuito mais confiável que conheço. Contém cerca de 28 moedas e é atualizado pelo menos diariamente.
Se você precisa de uma API simples e gratuita para converter uma moeda para outra, experimente free. currencyconverterapi.
Disclaimer, eu sou o autor do site e eu uso isso para um dos meus outros sites.
O serviço é gratuito para uso mesmo para aplicações comerciais, mas não oferece garantia. Por razões de desempenho, os valores são atualizados apenas a cada 30 minutos.
Aqui estão algumas APIs de intercâmbio com o exemplo do PHP.
[Open Exchange Rates API]
Fornece 1.000 pedidos por mês grátis. Você deve se registrar e pegar o ID da aplicação. A moeda base USD para conta gratuita. Verifique as moedas suportadas e a documentação.
150 USD = 18039.09015 JPY.
[Currency Layer API]
Fornece 1.000 pedidos por mês grátis. Você deve se registrar e pegar a chave de acesso. A moeda base personalizada não é suportada na conta gratuita. Verifique a documentação.
150 USD = 18036.75045 JPY.
Se você está procurando uma solução baseada em Ruby para este problema, recomendo usar o método Google Calculator uma solução semelhante à seguinte: j. mp/QIC564.
Aqui está um script PHP simples que obtém taxa de câmbio entre GBP e USD.
As taxas de câmbio do Google não são precisas. O google em si diz ==> O Google não pode garantir a precisão das taxas de câmbio utilizadas pela calculadora. Você deve confirmar as taxas atuais antes de fazer qualquer transação que possa ser afetada pelas mudanças nas taxas de câmbio. As taxas de câmbio estrangeiras fornecidas pelo Citibank N. A. são exibidas sob licença. As taxas são apenas para fins informativos e estão sujeitas a alterações sem aviso prévio. As taxas de transações reais podem variar e o Citibank não está oferecendo para entrar em nenhuma transação, de qualquer forma exibida.
Além da geolocalização feita por IP (mas o IP é o IP do provedor, portanto, não é tão preciso), eles também retornam moedas e têm um conversor de moeda: veja exemplos.
Eles têm 111 moedas atualizadas.
Para todos os iniciantes que procuram alguma dica sobre a conversão de moeda, dê uma olhada neste link. Datavoila.
Isso ajudou muito no meu projeto em C #. Apenas no caso de o site desaparecer, vou adicionar o código abaixo. Basta adicionar as etapas abaixo para o seu próprio projeto. Desculpe pela formatação.

Preços e Termos de Serviço.
Esta página descreve o cronograma de preços para usar a API do Google Prediction.
Ao cobrar em moeda local, a Google converterá os preços listados na moeda local aplicável de acordo com as taxas de conversão publicadas pelas principais instituições financeiras.
Observe que alguns cenários de uso da API de Previsão dependem do Google Cloud Storage, que possui termos de preços diferentes da API de Previsão.
O uso pago vem com um acordo de nível de serviço de disponibilidade de 99,9%. Leia mais sobre o SLA aqui.
Monitore seu uso no Google Cloud Platform Console. São aplicáveis ​​os seguintes preços e limites:
Taxas de uso: Previsão: 10.000 previsões / mês: $ 0.00 10.001+ previsões / mês: $ 0.50 / 1.000 previsões além do inicial 10.000 Treinamento: $ 0.002 / MB a granel treinado (tamanho máximo de cada conjunto de dados: 2.5GB) 0-10.000 atualizações de transmissão: $ 0.00 10,001 + atualizações de transmissão: US $ 0,05 / 1.000 atualizações além dos 10.000 iniciais. Limites de uso: se você pretende fazer mais de 40.000 previsões / dia, entre em contato conosco. O Google Prediction tem um limite padrão de 2.000.000 previsões / dia por projeto para seus próprios modelos. Os modelos hospedados têm um limite de uso de 100 previsões / dia / usuário em todos os modelos de demonstração. Os desenvolvedores podem definir limites de uso pagos mais elevados para os modelos que eles criam. Consulte a documentação de cada modelo para obter mais detalhes.
Importante: estas taxas não incluem taxas do Google Cloud Storage que possam ser necessárias para armazenar dados de treinamento. Consulte a folha de preços para o Google Cloud Storage para determinar os custos adicionais que você possa incorrer.
Termos de serviço.
Você reconhece que seu uso da API de Previsão do Google é regido pelos termos de serviço da API de Previsão e que você não pode usar a API de Previsão sem aceitar os termos de serviço da API de Previsão.
Exceto quando mencionado de outra forma, o conteúdo desta página está licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution 3.0 e as amostras de código estão licenciadas sob a Licença Apache 2.0. Para obter detalhes, consulte as Políticas do site. Java é uma marca registrada da Oracle e / ou de suas afiliadas.

Melhore a Taxa de Churn com o Google Sheets e Prediction API.
25 de julho de 2016 por Nedim Talović.
Prever eventos futuros nunca foi tão fácil, graças ao conceito de aprendizado de máquinas. Ele faz previsões com base em dados históricos.
Vamos dar uma olhada na definição da máquina sas:
"O aprendizado de máquina é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Usando algoritmos que aprendem iterativamente com os dados, o aprendizado da máquina permite que os computadores encontrem informações ocultas sem serem explicitamente programados para onde procurar.
Sim, o aprendizado da máquina está por trás de todas essas coisas legais que usamos:
Automóveis de auto-condução (próximo ao futuro) Sistemas de recomendação que você vê na Amazon e Netflix Detecção de fraude Detecção de spam Avaliação de risco de crédito Google Translate Upsell opportunities.
Ele encontra padrões que existem em locais que você nunca consideraria.
Você não precisa fazer nada. Big shots como Google, Amazon, Microsoft, BigML e outros, inventaram os algoritmos para você. É por isso que é acessível para qualquer um.
Basicamente, seu trabalho é preparar os dados e usar a API.
# 1 Google Prediction API.
Para prever os clientes que podem churn, usarei a Google Prediction API combinada com o Google Spreadsheets.
Agora vamos dar uma olhada no preço da Google Prediction API:
Para os US $ 10 por mês, você receberá 10.000 previsões por dia e cada 1.000 previsões adicionais custará US $ 0,50. Além disso, 1GB de dados de treinamento é $ 2.04. Eu disse que não é caro, não?
Neste exemplo, esqueça os preços. Vamos instalar um complemento de Auto-preenchimento inteligente e prever os usuários que podem desativar gratuitamente.
# 2 Previsão da Taxa de Churn.
Como você descobriu até agora, o ML possibilita responder a pergunta que nos interessa:
Qual a possibilidade de o cliente X cancelar uma assinatura nos próximos 30 dias?
Para cada cliente, você terá uma previsão. Incrível, não é?
Neste exemplo, usarei conjuntos de dados publicamente disponíveis da Orange Telecom. Sugiro que você tente testar ML com o conjunto de dados da Orange Telecom. Depois de descobrir tudo, você pode usar seu próprio conjunto de dados.
# 3 Instale o complemento de planilha de autenticação inteligente.
Vamos instalar o complemento de planilha de autenticação inteligente.
Não esqueça que a API é uma solução melhor. Existem diferentes bibliotecas disponíveis (PHP, Python, Ruby,, Go, etc.), por isso não será um problema para prever qualquer linguagem de programação que você ou o seu desenvolvedor esteja usando.
Como posso instalar o Suplemento Smart SPF?
Abra a página Add-on Smart Autofill e clique no botão + FREE.
O outro lado seria criar um novo documento de planilha, e no menu clique em Complementos & # 8211; Obter complementos.
Na busca, toque em "Autofill Smart" e clique no botão + FREE.
Deixe Add-on ter permissões para acessar sua conta.
Clique em Permitir, aguarde alguns segundos e verifique se a seguinte mensagem aparece:
# 4 Prepare o conjunto de dados.
Baixe os 80% do conjunto de dados da Orange Telecom e importe-o para o Google Spreadsheets. A razão pela qual usamos 80% dos dados é que, porque vamos treiná-lo como modelo. O restante 20% dos dados serão usados ​​para prever.
Se você tiver um conjunto de dados no Google Driver, você pode usá-lo como fonte sem fazer o upload de um novo documento.
Carregarei o conjunto de dados do computador, já que não o tenho no meu Google Drive.
Agora, vamos para File & # 8211; Importar, selecionar a guia Carregar e fazer o upload do conjunto de dados.
Ótimo. Agora temos dados históricos e muitas colunas. Todas essas colunas, exceto uma, são, na verdade, variáveis ​​independentes (X). A última coluna é nossa variável dependente (Y) & # 8211; a variável que estamos prevendo.
Dê uma olhada em variáveis ​​independentes:
Estado Comprimento da conta Código de área Plano internacional Plano de correio de voz Número de mensagens de vmail Total de horas do dia Total de chamadas de dia Taxa de dia total Total de minutos da véspera Total de pedidos de noite Vencimento de noite total Total de minutos de noite Total de chamadas noturnas Total de carga de noite Total intl minutos Total de chamadas int. chamadas de serviço.
e a variável dependente é chamada de CHURN e tem apenas dois valores possíveis:
Como você está adivinhando, a variável dependente CHURN é determinada por todas essas variáveis ​​independentes X.
Agora, quando você importou 80% dos dados, precisamos importar os demais dados de 20%. Faça o download do conjunto de dados de 20% que usaremos para determinar se os nossos clientes vão churn ou não.
Importar o resto dos dados de 20% é da mesma maneira.
Vá para o arquivo & # 8211; Importar e carregar um arquivo com descanso 20% dos dados.
Seremos convidados a escolher a ação de importação:
Escolho anexar linhas na folha atual. Certifique-se de que sua folha atual seja a folha onde são 80% dos dados (dados do modelo).
Clique em Importar e é assim que o documento da planilha deve ser semelhante:
Obviamente, eu deveria remover a linha 3335 porque é inútil & # 8211; há descrições de colunas na primeira linha.
No entanto, os dados ainda não estão prontos:
Eu preciso remover os valores da coluna churn (TRUE / FALSE) dos dados anexados, 20%.
Quero que minha mesa pareça assim:
Eu poderia ter limpo os dados antes de importar. O resultado final será o mesmo, então você pode escolher o que quiser.
Agora, vamos prever o futuro!
Previsão # 5.
No menu, clique em Complementos & # 8211; Smart Autofill & # 8211; Comece.
Na parte direita da tela, a janela Smart Autofill deve aparecer.
Antes de clicar no botão Avançar, eu tenho que selecionar todas as linhas e colunas (coluna churn também) Estou usando para predição:
Navegue até a última linha (4003), pressione a tecla SHIFT e clique na última célula T4003.
Observe que eu tenho duas linhas vazias entre 80% e 20% de conjuntos de dados.
Se você tiver apenas um, sua última linha será 4002. Se você não tiver linhas vazias, sua última linha será 4001.
Agora, quando você selecionou linhas e colunas, clique no botão Avançar e escolha a coluna para preenchimento automático.
Neste caso, é uma coluna T.
Você pode destacar os valores previstos, se desejar. Isso é especialmente bom se você não possui linhas vazias entre dados do modelo e dados para prever & # 8211; nossos arquivos de 80% e 20%.
Clique em Iniciar e a previsão foi iniciada.
Devido a grande quantidade de dados, a previsão pode demorar um pouco. Essa é a razão pela qual a API é uma solução melhor, pois permite que você preveja em menos de 200 ms para a maioria dos casos.
O complemento Smart Autofill é realmente ótimo para fins de teste, mas a API é a solução que você precisa para previsões mais avançadas.
OK, obtivemos os resultados:
Nossa precisão estimada é de 87,00%. É bom, mas longe do perfeito. A precisão estimada seria maior se a amostra (modelo) fosse um pouco maior.
No entanto, a coluna T deve ser preenchida:
Conclusão.
ML está se tornando cada vez mais popular porque usa casos reais. É o futuro. Muitos dados esperam ser processados ​​e padrões ocultos a serem encontrados.
Como eu disse no início, a aprendizagem de máquinas está disponível para todos. Você não precisa ter habilidades de programação ou dinheiro para usá-lo. BigML, Machine-learning-as-a-Service, também é uma ótima solução.
Você já usou o aprendizado da máquina para reduzir a taxa de churn? Quais são suas experiências? Compartilhe seus pensamentos.
Nedim, esta é uma excelente postagem! Eu escrevi uma peça sobre as taxas de churn e a reativação do cliente que você pode estar interessado, o que também lhe dá minha perspectiva sobre isso.
Obrigado, Zeimen! Acabei de ler o seu blog, o que é ótimo porque é muito acionável e # 8212; tipo de postagens de blog que gosto de ler.
Uma parte do aprendizado de máquina, uma parte de remarketing para reduzir o churn. Agora nós apenas conseguimos empacotá-lo para que os manequins possam usá-lo, certo? 🙂 O melhor artigo que encontrei no tópico Nedim, e muito obrigado pelo elogio também. # 8230;
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