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Ein-Schritt-voraus-Vorhersagen erzeugen

Aktienkurse vorherzusagen ist sehr schwierig. Die klassische Ökonomie sagt sogar, dass dies aufgrund des Marktgleichgewichts unmöglich sein sollte.

Deine Aufgabe in dieser Übung ist es, das Unmögliche zu versuchen und den Amazon-Aktienkurs trotzdem vorherzusagen.

In dieser Übung erstellst du Ein-Schritt-voraus-Vorhersagen für den Aktienkurs sowie die Unsicherheit dieser Vorhersagen.

Ein Modell wurde bereits für die Amazon-Daten angepasst. Das Ergebnisobjekt dieses Modells steht dir in deiner Arbeitsumgebung als results zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

ARIMA-Modelle in Python

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Anleitung zur Übung

  • Verwende das Objekt results, um für die letzten 30 Tage der Daten Ein-Schritt-voraus-Vorhersagen zu erstellen, und weise das Ergebnis one_step_forecast zu.
  • Weise deine mittleren Vorhersagen mit einem Attribut des Objekts one_step_forecast der Variablen mean_forecast zu.
  • Extrahiere die Konfidenzintervalle deiner Vorhersagen aus dem Objekt one_step_forecast und weise sie confidence_intervals zu.
  • Gib deine mittleren Vorhersagen aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Generate predictions
one_step_forecast = results.____(____=___)

# Extract prediction mean
mean_forecast = one_step_forecast.____

# Get confidence intervals of  predictions
confidence_intervals = one_step_forecast.____

# Select lower and upper confidence limits
lower_limits = confidence_intervals.loc[:,'lower close']
upper_limits = confidence_intervals.loc[:,'upper close']

# Print best estimate  predictions
print(____)
Code bearbeiten und ausführen