prevendo_preco_acao_bradesco PYTHON Machine Learning | Python e Sklearn

 import yfinance as yf

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Escolha do ticker

ticker = "BBDC4.SA"

# Baixando dados de 1 dia com intervalo de 1 minuto

data = yf.download(tickers=ticker, period="1d", interval="1m")

# Verifica se há dados

if data.empty:

    print("Não há dados disponíveis para o período selecionado.")

else:

    # Preços de fechamento

    y = data['Close'].values

    # X = índice do tempo (minutos), precisa ser 2D

    X = np.arange(len(y)).reshape(-1, 1)

    # Criando e treinando modelo

    modelo = LinearRegression()

    modelo.fit(X, y)

    # Prevendo próximos 5 minutos

    X_futuro = np.arange(len(y), len(y)+5).reshape(-1, 1)

    y_futuro = modelo.predict(X_futuro)

    # Exibindo resultados

    print("Previsão para os próximos 5 minutos:")

    for i, preco in enumerate(y_futuro, 1):

        # Corrige caso y_futuro seja 2D

        if isinstance(preco, np.ndarray):

            preco = preco[0]

        print(f"Minuto +{i}: ${preco:.2f}")