Напиши код на питоне для этой задачи:
Изучить модели LASSO и RIDGE, разобраться в их особенностях и как эти
особенности влияют на точность прогнозирований.
Изучить литературу, связанную с построением моделей прогнозирования LASSO
и RIDGE.
Изучить индикаторы скользящих средних FRAMA, ADMIW
На основании изученного построить и реализовать модели прогнозирования
LASSO и RIDGE индикаторов FRAMA (курсовой проект, до декабря 2022), ADMIW
(курсовая работа до мая 2023) от ClosePrices в режиме реального времени с
помощью Python и его библиотек Pandas, Keras, Tensorflow. Результаты
проанализировать и сделать выводы о том, как можно улучшить модели LASSO и
RIDGE или оптимально их использовать для достижения наилучшей точности
а) Сначала через модель пропустить тестовые данные. Для этого в случае Python
достаточно будет использовать Keras.
б) Далее, строить прогноз в режиме реального времени. Для этого прогноза
оптимальнее всего в случае Python использовать TensorFlow.
Данные брать по паре LTC/USDT с биржи Binance. Таймфрейм - 5 минут, данные
взять за 2 года.