Как использовать данные временных рядов для прогнозирования будущих значений?

Для прогнозирования будущих значений временных рядов (например: цены на акции), одним из эффективных методов является метод экспоненциального сглаживания.

Что такое временные ряды и метод экспоненциального сглаживания

Временные ряды — это последовательность данных, измеренных или наблюдаемых в разные моменты времени. Они могут представлять собой, например, ежедневные цены на акции, температуру каждый час, или количество продаж товаров ежемесячно.

Метод экспоненциального сглаживания — это статистический метод, используемый для анализа и прогнозирования временных рядов. Этот метод подходит для сглаживания шумов в данных и выделения трендов.

Применение метода экспоненциального сглаживания для прогнозирования цен на акции

Давайте рассмотрим пример прогнозирования цен на акции с использованием метода экспоненциального сглаживания.

# Пример кода на Python для прогнозирования цен на акции с помощью экспоненциального сглаживания
import numpy as np
# Имитируем временной ряд с ценами на акции (в этом примере - упрощенно)
prices = np.array([100, 110, 120, 115, 130])
# Параметр сглаживания (обычно выбирается экспериментально)
alpha = 0.2
# Инициализация прогноза первым значением ряда
forecast = np.array([prices[0]])
# Прогнозирование остальных значений
for t in range(1, len(prices)):
    forecast_t = alpha * prices[t] + (1 - alpha) * forecast[t - 1]
    forecast = np.append(forecast, forecast_t)
# Выводим прогноз и исходные значения
print("Прогноз цен на акции:", forecast)
print("Исходные цены на акции:", prices)

Результат выполнения кода:

Прогноз цен на акции: [100.    102.    105.6   107.48  111.984]
Исходные цены на акции: [100 110 120 115 130]

Объяснение кода:

В строке 5 мы создаем временной ряд с исходными ценами на акции.
Строка 8 задает параметр сглаживания (alpha). Этот параметр определяет, насколько сильно мы учитываем новые данные при прогнозировании.
Строки 11-16 реализуют основной алгоритм метода экспоненциального сглаживания. Мы прогнозируем следующее значение как взвешенное среднее между последним прогнозом и новым наблюдением, где вес нового наблюдения определяется параметром сглаживания alpha.
На выходе получаем прогноз цен на акции.

Это упрощенный пример прогнозирования цен на акции с использованием метода экспоненциального сглаживания. В реальных проектах параметры метода могут быть подобраны более точно и используются более сложные модели.