Generarea predicțiilor dinamice

Acum să mergem puțin mai departe în viitor, cu predicții dinamice. Ce-ar fi să prezici prețul acțiunilor Amazon nu doar pentru mâine, ci pentru săptămâna sau luna viitoare? Aici intervin predicțiile dinamice.

Amintește-ți că în lecție ai văzut de ce este mai greu să faci prognoze precise pe termen lung – termenii de șoc se acumulează. Cu cât predicțiile se extind mai mult în viitor, cu atât incertitudinea crește. Acest lucru este valabil mai ales pentru datele bursiere, așa că este posibil ca predicțiile din acest exercițiu să nu fie la fel de precise ca cele din exercițiul anterior.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește obiectul results pentru a genera predicții dinamice pentru ultimele 30 de zile și atribuie rezultatul variabilei dynamic_forecast.
Atribuie predicțiile tale unei noi variabile numite mean_forecast, folosind unul dintre atributele obiectului dynamic_forecast.
Extrage intervalele de încredere ale predicțiilor tale din obiectul dynamic_forecast și atribuie-le unei noi variabile confidence_intervals.
Afișează predicțiile medii.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____)

Editează și rulează codul