Trading EUR/USD Prediction

Trading EUR/USD Prediction

Instalar la libreria yfinance para extraer nuestros datos de entrenamiento

!pip install yfinance
import yfinance as yf

Primero instalé y usé yfinance para descargar el historial del par EUR/USD desde enero de 2023 hasta agosto de 2025 con datos diarios.

Luego exploré y limpié los datos, cambié los nombres de las columnas y visualicé el precio de cierre para ver su comportamiento.

Separé las variables de entrada (todas menos el cierre) y el precio de cierre como mi variable objetivo.

Normalicé los datos para que todas las variables estuvieran en la misma escala entre 0 y 1.

Dividí el dataset en un 80 % para entrenamiento y un 20 % para prueba.

Diseñé una red neuronal con tres capas: una de 64 neuronas con ReLU, otra de 32 neuronas con ReLU y una capa final de 1 neurona para la predicción.

Configuré el modelo usando el optimizador Adam y la pérdida MSE, ya que es un problema de regresión.

Entrené el modelo durante 200 épocas, usando lotes de 32 datos y validando el rendimiento con el conjunto de prueba.

Finalmente, grafiqué la evolución del error en entrenamiento y validación para verificar que el modelo estuviera aprendiendo correctamente.