1期先予測を生成する
株価の予測はとても難しい課題です。古典的な経済学では、市場均衡の観点から本来は不可能だとも言われます。
この演習では、あえてその不可能に挑戦し、Amazon の株価を予測してみます。
株価に対する1期先予測を作成し、同時にその不確実性も評価します。
Amazon のデータにはすでにモデルが当てはめられており、その結果オブジェクトは results として環境に用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶARIMAモデル
演習の手順
resultsオブジェクトを使い、直近30日分のデータに対して1期先予測を実行し、結果をone_step_forecastに代入します。one_step_forecastオブジェクトの属性を使って、平均予測値を取り出し、mean_forecastに代入します。one_step_forecastオブジェクトから予測の信頼区間を取得し、confidence_intervalsに代入します。- 平均予測値を出力してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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(____)