One-step-ahead प्रेडिक्शंस जनरेट करना
स्टॉक प्राइस का फोरकास्ट करना बहुत कठिन होता है। क्लासिक इकोनॉमिक्स वास्तव में कहती है कि मार्केट क्लियरिंग के कारण यह असंभव होना चाहिए.
इस अभ्यास में आपका काम इसी असंभव लगने वाले काम को आज़माना है और फिर भी Amazon के स्टॉक प्राइस की भविष्यवाणी करना है.
इस अभ्यास में आप स्टॉक प्राइस के लिए one-step-ahead प्रेडिक्शंस जनरेट करेंगे और साथ ही इन प्रेडिक्शंस की अनिश्चितता का अनुमान भी लगाएंगे.
Amazon डेटा पर एक मॉडल पहले से फिट किया गया है। इस मॉडल का results ऑब्जेक्ट आपके environment में results नाम से उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में ARIMA Models
अभ्यास निर्देश
- नवीनतम 30 दिनों के डेटा पर one-step-ahead प्रेडिक्शंस बनाने के लिए
resultsऑब्जेक्ट का उपयोग करें और परिणामone_step_forecastको असाइन करें. one_step_forecastऑब्जेक्ट के किसी एट्रिब्यूट का उपयोग करके अपने mean प्रेडिक्शंस कोmean_forecastमें असाइन करें.- अपनी प्रेडिक्शंस के confidence intervals को
one_step_forecastऑब्जेक्ट से निकालें और उन्हेंconfidence_intervalsमें असाइन करें. - अपने mean प्रेडिक्शंस प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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(____)