dacthanh981
New member
#financialmarketprediction #vb.net #financialmarketapis #Machinelearning #Programming
### Lập trình Ứng dụng Dự đoán thị trường tài chính trong VB.NET: Sử dụng API thị trường tài chính và học máy
Thị trường tài chính là một môi trường phức tạp và luôn thay đổi.Để đưa ra quyết định sáng suốt, các nhà đầu tư cần có khả năng dự đoán thị trường sẽ di chuyển như thế nào.Học máy có thể được sử dụng để phát triển các mô hình có thể dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai, xác định các cơ hội giao dịch và quản lý rủi ro.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng ứng dụng dự đoán thị trường tài chính trong VB.NET bằng cách sử dụng API thị trường tài chính và học máy.Chúng tôi sẽ sử dụng các công nghệ sau:
* [Vb.net] (.NET | Build. Test. Deploy.) - Một ngôn ngữ lập trình được phát triển bởi Microsoft cho Windows, MacOS và Linux.
* [Mô hình hóa tài chính API Prep] (https://fin financialmodelingprep.com/developer/docs/) - Một API miễn phí cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu tài chính từ hơn 100 nguồn.
* [Scikit-learn] (https://scikit-learn.org/stable/)-Một thư viện máy học cho Python.
Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tạo một dự án VB.NET mới.Sau đó, chúng tôi sẽ cài đặt các gói API Prep mô hình tài chính và Scikit-learn.Khi các gói được cài đặt, chúng tôi sẽ tạo một lớp để đại diện cho một công cụ tài chính.Lớp này sẽ có các thuộc tính cho tên, biểu tượng và giá của công cụ.
Tiếp theo, chúng tôi sẽ tạo ra một chức năng để có được dữ liệu lịch sử cho một công cụ tài chính.Chức năng này sẽ sử dụng API Prep mô hình tài chính để nhận giá đóng cửa hàng ngày cho công cụ trong một khoảng thời gian xác định.
Sau đó, chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu lịch sử để đào tạo mô hình học máy để dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai.Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện Scikit-Learn để đào tạo mô hình hồi quy tuyến tính.
Khi mô hình được đào tạo, chúng tôi sẽ sử dụng nó để đưa ra dự đoán về giá cổ phiếu trong tương lai.Sau đó chúng tôi sẽ hiển thị các dự đoán trong một biểu đồ.
Mã nguồn đầy đủ cho ứng dụng dự đoán thị trường tài chính có sẵn trên GitHub.
### hashtags
* #fin financialmarketprediction
* #vb.net
* #fin financialmarketapis
* #Machinelearning
* #Programming
=======================================
#financialmarketprediction #vb.net #financialmarketapis #Machinelearning #Programming
### Programming the Financial Market Prediction Application in VB.NET: Using Financial Market APIs and Machine Learning
The financial market is a complex and ever-changing environment. In order to make informed decisions, investors need to be able to predict how the market will move. Machine learning can be used to develop models that can predict future stock prices, identify trading opportunities, and manage risk.
In this tutorial, we will show you how to build a financial market prediction application in VB.NET using financial market APIs and machine learning. We will use the following technologies:
* [VB.NET](https://www.microsoft.com/net/) - A programming language developed by Microsoft for Windows, macOS, and Linux.
* [Financial Modeling Prep API](https://financialmodelingprep.com/developer/docs/) - A free API that provides access to financial data from over 100 sources.
* [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/) - A machine learning library for Python.
We will start by creating a new VB.NET project. Then, we will install the Financial Modeling Prep API and Scikit-learn packages. Once the packages are installed, we will create a class to represent a financial instrument. This class will have properties for the instrument's name, symbol, and price.
Next, we will create a function to get historical data for a financial instrument. This function will use the Financial Modeling Prep API to get the daily closing prices for the instrument over a specified period of time.
We will then use the historical data to train a machine learning model to predict future stock prices. We will use the Scikit-learn library to train a linear regression model.
Once the model is trained, we will use it to make predictions about future stock prices. We will then display the predictions in a chart.
The complete source code for the financial market prediction application is available on GitHub.
### Hashtags
* #financialmarketprediction
* #vb.net
* #financialmarketapis
* #Machinelearning
* #Programming
### Lập trình Ứng dụng Dự đoán thị trường tài chính trong VB.NET: Sử dụng API thị trường tài chính và học máy
Thị trường tài chính là một môi trường phức tạp và luôn thay đổi.Để đưa ra quyết định sáng suốt, các nhà đầu tư cần có khả năng dự đoán thị trường sẽ di chuyển như thế nào.Học máy có thể được sử dụng để phát triển các mô hình có thể dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai, xác định các cơ hội giao dịch và quản lý rủi ro.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng ứng dụng dự đoán thị trường tài chính trong VB.NET bằng cách sử dụng API thị trường tài chính và học máy.Chúng tôi sẽ sử dụng các công nghệ sau:
* [Vb.net] (.NET | Build. Test. Deploy.) - Một ngôn ngữ lập trình được phát triển bởi Microsoft cho Windows, MacOS và Linux.
* [Mô hình hóa tài chính API Prep] (https://fin financialmodelingprep.com/developer/docs/) - Một API miễn phí cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu tài chính từ hơn 100 nguồn.
* [Scikit-learn] (https://scikit-learn.org/stable/)-Một thư viện máy học cho Python.
Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tạo một dự án VB.NET mới.Sau đó, chúng tôi sẽ cài đặt các gói API Prep mô hình tài chính và Scikit-learn.Khi các gói được cài đặt, chúng tôi sẽ tạo một lớp để đại diện cho một công cụ tài chính.Lớp này sẽ có các thuộc tính cho tên, biểu tượng và giá của công cụ.
Tiếp theo, chúng tôi sẽ tạo ra một chức năng để có được dữ liệu lịch sử cho một công cụ tài chính.Chức năng này sẽ sử dụng API Prep mô hình tài chính để nhận giá đóng cửa hàng ngày cho công cụ trong một khoảng thời gian xác định.
Sau đó, chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu lịch sử để đào tạo mô hình học máy để dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai.Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện Scikit-Learn để đào tạo mô hình hồi quy tuyến tính.
Khi mô hình được đào tạo, chúng tôi sẽ sử dụng nó để đưa ra dự đoán về giá cổ phiếu trong tương lai.Sau đó chúng tôi sẽ hiển thị các dự đoán trong một biểu đồ.
Mã nguồn đầy đủ cho ứng dụng dự đoán thị trường tài chính có sẵn trên GitHub.
### hashtags
* #fin financialmarketprediction
* #vb.net
* #fin financialmarketapis
* #Machinelearning
* #Programming
=======================================
#financialmarketprediction #vb.net #financialmarketapis #Machinelearning #Programming
### Programming the Financial Market Prediction Application in VB.NET: Using Financial Market APIs and Machine Learning
The financial market is a complex and ever-changing environment. In order to make informed decisions, investors need to be able to predict how the market will move. Machine learning can be used to develop models that can predict future stock prices, identify trading opportunities, and manage risk.
In this tutorial, we will show you how to build a financial market prediction application in VB.NET using financial market APIs and machine learning. We will use the following technologies:
* [VB.NET](https://www.microsoft.com/net/) - A programming language developed by Microsoft for Windows, macOS, and Linux.
* [Financial Modeling Prep API](https://financialmodelingprep.com/developer/docs/) - A free API that provides access to financial data from over 100 sources.
* [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/) - A machine learning library for Python.
We will start by creating a new VB.NET project. Then, we will install the Financial Modeling Prep API and Scikit-learn packages. Once the packages are installed, we will create a class to represent a financial instrument. This class will have properties for the instrument's name, symbol, and price.
Next, we will create a function to get historical data for a financial instrument. This function will use the Financial Modeling Prep API to get the daily closing prices for the instrument over a specified period of time.
We will then use the historical data to train a machine learning model to predict future stock prices. We will use the Scikit-learn library to train a linear regression model.
Once the model is trained, we will use it to make predictions about future stock prices. We will then display the predictions in a chart.
The complete source code for the financial market prediction application is available on GitHub.
### Hashtags
* #financialmarketprediction
* #vb.net
* #financialmarketapis
* #Machinelearning
* #Programming
