Построение пошаговых прогнозов
Прогнозировать цены акций крайне сложно. Классическая экономическая теория утверждает, что это и вовсе невозможно — из-за рыночного равновесия.
Ваша задача в этом упражнении — попробовать невозможное и всё же предсказать цену акций Amazon.
Вы построите пошаговые прогнозы цены акций и оцените неопределённость этих прогнозов.
Модель уже подобрана на основе данных Amazon. Объект результатов этой модели доступен в вашей среде под именем results.
Это упражнение является частью курса
Модели ARIMA в Python
Инструкции к упражнению
- Используйте объект
results, чтобы получить пошаговые прогнозы за последние 30 дней, и сохраните результат в переменнуюone_step_forecast. - Присвойте средние прогнозируемые значения переменной
mean_forecast, используя соответствующий атрибут объектаone_step_forecast. - Извлеките доверительные интервалы прогнозов из объекта
one_step_forecastи сохраните их в переменнуюconfidence_intervals. - Выведите средние прогнозируемые значения на экран.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(____)