Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Profeta | Projeto de Previsão de Preços de Ações
Projeto de Previsão de Preços de Ações
course content

Conteúdo do Curso

Projeto de Previsão de Preços de Ações

bookProfeta

A prophet é uma biblioteca Python utilizada para a previsão de dados de séries temporais. É de código aberto e desenvolvida pelo Facebook. Baseia-se em um modelo de séries temporais decomponível com três componentes principais: tendência, sazonalidade e feriados.

O Prophet utiliza um modelo decomponível, onde a série temporal é dividida em tendências, sazonalidade e feriados. O componente de tendência modela mudanças não periódicas, o componente sazonal modela mudanças periódicas, e o componente de feriados modela os efeitos de eventos como Natal, Black Friday, etc. A biblioteca também pode levar em conta regressores adicionais.

Além disso, o Prophet inclui funcionalidades para lidar com dados ausentes e outliers e para o ajuste automático do modelo usando a inferência Bayesiana. Ele também fornece ferramentas para analisar os erros de previsão do modelo, o que pode ajudar a identificar quaisquer padrões ou fontes de erro nos dados.

No geral, o prophet é projetado para facilitar a criação de previsões de alta qualidade com o mínimo de ajustes e esforço. É particularmente útil para previsões empresariais e outras aplicações que envolvem dados de séries temporais.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

  1. Selecione apenas as linhas com a ação AAPL;
  2. Extraia apenas as colunas "date" e "close";
  3. Renomeie "date" para "ds" e "close" para "y" (nomes padrões requeridos por um prophet).
Mark tasks as Completed
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

A prophet é uma biblioteca Python utilizada para a previsão de dados de séries temporais. É de código aberto e desenvolvida pelo Facebook. Baseia-se em um modelo de séries temporais decomponível com três componentes principais: tendência, sazonalidade e feriados.

O Prophet utiliza um modelo decomponível, onde a série temporal é dividida em tendências, sazonalidade e feriados. O componente de tendência modela mudanças não periódicas, o componente sazonal modela mudanças periódicas, e o componente de feriados modela os efeitos de eventos como Natal, Black Friday, etc. A biblioteca também pode levar em conta regressores adicionais.

Além disso, o Prophet inclui funcionalidades para lidar com dados ausentes e outliers e para o ajuste automático do modelo usando a inferência Bayesiana. Ele também fornece ferramentas para analisar os erros de previsão do modelo, o que pode ajudar a identificar quaisquer padrões ou fontes de erro nos dados.

No geral, o prophet é projetado para facilitar a criação de previsões de alta qualidade com o mínimo de ajustes e esforço. É particularmente útil para previsões empresariais e outras aplicações que envolvem dados de séries temporais.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

  1. Selecione apenas as linhas com a ação AAPL;
  2. Extraia apenas as colunas "date" e "close";
  3. Renomeie "date" para "ds" e "close" para "y" (nomes padrões requeridos por um prophet).
Mark tasks as Completed
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Seção 1. Capítulo 7
AVAILABLE TO ULTIMATE ONLY
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt