Este proyecto contiene el código fuente necesario para hacer scrapping al sitio web del Banco Central de Venezuela (BCV) y obtener las tasas de compra y venta de divisas. El objetivo principal es realizar un forecasting del par VES/USD utilizando el paquete Prophet de Meta.
Archivos principales El proyecto consta de tres archivos principales:
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bcv_scrapper.py: Este archivo contiene el código necesario para hacer scrapping de la web del BCV y descargar los archivos de Excel con las tasas de cambio.
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extract_xls_data.py: Este archivo se encarga de procesar los archivos de Excel descargados durante el scrapping y extraer las tasas de cambio del par VES/USD.
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forecasting.py: En este archivo se hace uso del paquete Prophet de Meta para realizar el forecasting respectivo del par VES/USD.
Prophet es un paquete desarrollado por Meta para realizar predicciones en series temporales. Está basado en un modelo aditivo, donde las tendencias no lineales se ajustan a la estacionalidad anual, semanal y diaria, así como a los efectos de los días festivos.
Este paquete utiliza la técnica de regresión de componentes aditivos generalizados (GAM) y el algoritmo de optimización L-BFGS para realizar el fitting del modelo. Además, Prophet es capaz de manejar datos faltantes y cambios en las tendencias, lo que lo hace ideal para trabajar con series temporales complejas.
Para ejecutar este proyecto, asegúrese de tener instaladas las siguientes dependencias:
- Python 3.7 o superior
- pandas
- requests
- BeautifulSoup4
- openpyxl
- prophet
Puede instalar las dependencias utilizando el siguiente comando:
pip install -r requirements.txt
Para utilizar este proyecto, siga los siguientes pasos:
- Ejecute el scrapper para descargar los archivos de Excel con las tasas de cambio:
python bcv_scrapper.py
- Procese los archivos de Excel descargados para extraer las tasas de cambio del par VES/USD:
python extract_xls_data.py
- Realice el forecasting del par VES/USD:
python forecasting.py
Los resultados del forecasting se guardarán en un archivo CSV y se generará un gráfico con las predicciones.
Este proyecto se distribuye bajo la licencia MIT. Consulte el archivo LICENSE para obtener más información.