Conteúdo do Curso
Projeto de Previsão de Preços de Ações
Profeta
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
- Selecione apenas as linhas com a ação
AAPL; - Extraia apenas as colunas
"date"e"close"; - Renomeie
"date"para"ds"e"close"para"y"(nomes padrões requeridos por umprophet).
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"date"para"ds"e"close"para"y"(nomes padrões requeridos por umprophet).
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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.
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