IniziaInizia gratis

Generare previsioni dinamiche

Ora spostiamoci un po' più avanti nel futuro, con le previsioni dinamiche. E se volessi prevedere il prezzo del titolo Amazon non solo per domani, ma per la prossima settimana o il prossimo mese? È qui che entrano in gioco le previsioni dinamiche.

Ricorda dal video che è più difficile fare previsioni accurate di lungo periodo perché i termini di shock si sommano. Più lontano nel futuro vanno le previsioni, maggiore è l'incertezza. Questo è particolarmente vero con i dati azionari, quindi probabilmente scoprirai che le previsioni in questo esercizio non sono precise quanto quelle dell'esercizio precedente.

Questo esercizio fa parte del corso

Modelli ARIMA in Python

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

  • Usa l'oggetto results per creare previsioni dinamiche per gli ultimi 30 giorni e assegna il risultato a dynamic_forecast.
  • Assegna le tue previsioni a una nuova variabile chiamata mean_forecast usando uno degli attributi dell'oggetto dynamic_forecast.
  • Estrai gli intervalli di confidenza delle tue previsioni dall'oggetto dynamic_forecast e assegnali a una nuova variabile confidence_intervals.
  • Stampa le tue previsioni medie.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Generate predictions
dynamic_forecast = results.______(____=___, ____=____)

# Extract prediction mean
mean_forecast = ____.____

# Get confidence intervals of predictions
confidence_intervals = ____.____

# 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(____)
Modifica ed esegui il codice