Искусственный интеллект. Анализ настроений в Твиттере для прогнозирования акций с использованием машинного обучения.

YaHallo!. Вернись со мной, Афри Геогана!. Здесь мы попробуем анализ акций с настроениями в Твиттере. Таким образом, есть много факторов, которые мы не можем предсказать относительно взлетов и падений цен на акции.
Но правда ли, что мы не можем предсказать или, может быть, мы просто не знаем, как это предсказать?

Вкратце, мы используем tweepy как связь с твитером. TextBlob и Re мы используем для анализа настроений. DateTime используется как счетчик промежутка времени запаса. yfinance как счетчик данных о запасах. Matplotlib как графический ящик и счетчик numpy.

Первый способ доступа к API, сначала у вас должен быть токен, который вы можете получить на developer.twitter.com/apps. Получив КЛЮЧ API и ТОКЕН ДОСТУПА, вы можете ввести их в переменную в приведенном ниже коде.
Мы пытаемся получить данные за последнюю неделю, касающиеся акций Google.

Зацикливание используется с переменной tweeter_properties в качестве средства очистки настроений, чтобы оно легко распознавалось машиной и давало точную оценку.
Единственными обязательными свойствами являются дата, пользователь и содержание твита.

Спасибо за прочтение, надеюсь, это будет полезно вам и YaBye!.