Trading EUR/USD Prediction
por Juan Pablo Zapata Soto @juanpablozapatasoto
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Introducción
Trading EUR/USD Prediction

Materiales
Instalar la libreria yfinance para extraer nuestros datos de entrenamiento
!pip install yfinance
import yfinance as yf
Explicacion
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.









3 comentarios
Wow muy buen programa
Excelente. Estaría bien conseguir otros datos que se pudieran correlacionar y tratar de encontrar patrones de por qué sube/baja derivado de otros factores. Saludos!
Me gustarias comprarlo desde que salga
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