Discussão do artigo "Machine Learning e Data Science (Parte 40): Uso dos níveis de Fibonacci em dados para machine learning"

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Novo artigo Machine Learning e Data Science (Parte 40): Uso dos níveis de Fibonacci em dados para machine learning foi publicado:

Os níveis de retração de Fibonacci são uma ferramenta popular na análise técnica. Eles são usados para identificar possíveis zonas de reversão. Neste artigo, veremos como esses níveis de retração podem ser transformados em variáveis-alvo para modelos de machine learning, ajudando-os a compreender melhor o mercado.

Os números de Fibonacci remontam ao antigo matemático Leonardo de Pisa, também conhecido como Fibonacci.

Em seu livro "Liber Abaci", publicado em 1202, Fibonacci apresentou a sequência de números hoje conhecida como sequência de Fibonacci. Essa sequência começa com 0 e 1, e cada número seguinte corresponde à soma dos dois anteriores.

Essa sequência tem um significado especial, pois aparece em diversos fenômenos naturais, incluindo o crescimento de plantas e animais.

Na biologia, embora não de forma exata, a espiral logarítmica observada nas conchas de alguns animais e insetos apresenta uma correspondência aproximada com os números de Fibonacci.

Também é possível observar padrões de crescimento associados à sequência de Fibonacci em populações de coelhos e nas árvores genealógicas das abelhas.

Os números de Fibonacci também são encontrados na estrutura do DNA de alguns mamíferos e dos seres humanos.

Esses números são universais, pois aparecem em praticamente toda parte. A seguir, veremos alguns termos comuns relacionados aos números de Fibonacci.

Autor: Omega J Msigwa