פּלאַן אַן אַי אַלגערידאַם צו פֿאַרבעסערן דעם פּראָצעס פון פּרידיקטינג לאַגער פּרייסאַז
דאָ איז אַ אַוטליין פון אַן אַי אַלגערידאַם וואָס קענען ווערן גענוצט צו פֿאַרבעסערן לאַגער פּרייַז פאָרויסזאָגן: 1. דאַטאַ זאַמלונג: דער ערשטער שריט ינוואַלווז קאַלעקטינג היסטארישע דאַטן שייַכות צו לאַגער פּרייסיז. דאָס כולל דאַטן פֿאַר די לאַגער מאַרק ינדיסיז, די אַקציעס פון אינטערעס און זייַן קאָמפּעטיטאָרס, ווי געזונט ווי קיין באַטייַטיק עקאָנאָמיש ינדיקאַטאָרס. 2. דאַטאַ פּרעפּראָסעססינג: די געזאמלט דאַטן איז פּרעפּראָסעססעד צו באַזייַטיקן קיין ינגקאַנסיסטענסיז אָדער פעלנדיק וואַלועס. דאָס קען אַרייַנציען טראַנספאָרמינג די דאַטן צו פּאַסיק די אַרייַנשרייַב פֿאָרמאַט פון די פּראָגנאָז מאָדעל. 3. שטריך עקסטראַקטיאָן און סעלעקציע: ווייַטער, באַטייַטיק פֿעיִקייטן וואָס קענען זיין געניצט צו פאָרויסזאָגן לאַגער פּרייסיז זענען יקסטראַקטיד פון די דאַטן. דאָס קען אַרייַננעמען טעכניש ינדאַקייטערז אַזאַ ווי מאָווינג אַוורידזשיז, גאַנג שורות און אַסאַלייטערז. פונקציע סעלעקציע איז דערנאָך דורכגעקאָכט צו באַשליסן די מערסט נוציק פּרידיקטערז פֿאַר די פּראָגנאָז מאָדעל. 4. מאָדעל אַנטוויקלונג: א פּראָגנאָז מאָדעל איז דעמאָלט דעוועלאָפּעד ניצן מאַשין לערנען טעקניקס. רעגרעססיאָן אַנאַליסיס, נעוראַל נעטוואָרקס און באַשלוס ביימער זענען עטלעכע פאָלקס טעקניקס וואָס קענען זיין געוויינט פֿאַר דעם צוועק. דער מאָדעל איז טריינד אויף היסטארישע דאַטן און טעסטעד אויף אַ טייל פון די דאַטן שטעלן באַזונדער פֿאַר וואַלאַדיישאַן. 5. מאָדעל עוואַלואַטיאָן: די פּראָגנאָז מאָדעל איז עוואַלואַטעד ניצן פאַרשידן מעטריקס צו מעסטן זייַן אַקיעראַסי און פאָרשטעלונג. דאָס קען אַרייַננעמען מיטלען אַזאַ ווי מיטל סקווערד טעות (MSE), מיינען אַבסאָלוט טעות (MAE), און וואָרצל מיטל סקווערד טעות (RMSE). דער מאָדעל איז פיין-טונד צו פֿאַרבעסערן זייַן פאָרשטעלונג באזירט אויף די אפשאצונג רעזולטאַטן. 6. פֿאָרויסזאָגן: אַמאָל די פּראָגנאָז מאָדעל איז דעוועלאָפּעד, עס קענען זיין געניצט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף צוקונפֿט לאַגער פּרייסיז. דער מאָדעל נעמט אין קראַנט דאַטן, פּערפאָרמז חשבונות באזירט אויף זייַן געלערנט פּאַטערנז, און אַוטפּוץ אַ פּרעדיקטעד לאַגער פּרייַז. 7. ימפּלעמענטאַטיאָן: די לעצט שריט ינוואַלווז ימפּלאַמענינג די מאָדעל אין אַ אָטאַמייטיד סיסטעם ווו עס קענען צושטעלן פאַקטיש-צייט פֿאָרויסזאָגן. דער מאָדעל קענען זיין ינאַגרייטיד מיט אנדערע סיסטעמען אַזאַ ווי טריידינג פּלאַטפאָרמס צו געבן אָטאַמייטיד טריידינג באזירט אויף פּרעדיקטעד לאַגער פּרייסיז. דאָס איז איין מעגלעך צוגאַנג צו דיזיינינג אַן אַי אַלגערידאַם פֿאַר פּראָגנאָז פון לאַגער פּרייַז. אָבער, עס זענען פילע אנדערע אַלגערידאַמז און טעקניקס וואָס קענען זיין געוויינט, און די ספּעציפיש דעטאַילס פון די אַלגערידאַם קען בייַטן דיפּענדינג אויף די ספּעציפיש באדערפענישן און רעקווירעמענץ פון די אַפּלאַקיישאַן.