Troomes

Desde Lecrin Technologies, en los últimos meses nos hemos enfrentado a algunos problemas relacionados con la aplicación de Machine Learning a series temporales en un contexto financiero (financial time series). Como puede ser la predicción del precio a futuro de bitcoin, o diferentes retos para científicos de datos propuestos por Numer.ai, Two Sigma Investment o G-Research.

Por ello, este equipo decido desarrollar una biblioteca de análisis técnico en python, usando la biblioteca “pandas” como base:

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