使用Prophet进行时间序列预测-附件资源

沃伦-股票价格预测器 股市预测是试图确定公司股票或在交易所交易的其他金融工具的未来价值的行为。 成功预测股票的未来价格可能会产生可观的利润。 有效市场假说表明，股票价格反映了所有当前可用的信息，因此，任何不基于新发现信息的价格变化本质上都是不可预测的。 其他人则不同意，并且拥有这种观点的人拥有无数的方法和技术，据称它们可以获取未来的价格信息。 在这里，我们利用Facebook的时间序列预测算法Prophet，使用多变量，单步预测策略，实时预测美国公司的股票市场价格。 入门 从github下载或克隆项目 $ git clone https://github.com/nityansuman/wa

该视频以实例形式详细讲解了R语言Prophet函数，该函数可用于时间序列数据的趋势预测和分解。包含详细的R语言代码，简单易操作。

分别使用LSTM、ARIMA和Prophet三种时间序列预测算法实现单变量周期性数据的预测。

经典的arima时间序列预测模型的扫盲。从模型理论上讲解

2014年精选android攻防博客文章上百篇

isodata的matlab代码博客这是上地方提到的先知工具，以及在迈阿密大学硕士生 Aman Kakkad () 的这篇研究论文中。 也可以在 、 和 中找到此工具的提及。 我在找到这个工具时遇到了很大的麻烦，因此我上传了它，以便它可以帮助其他人。 此工具的原始链接是 。 它列在网页上。 来自其原始网页的用户指南 Prophet Designed and Implemented by Yury Puzis Prophet is a tool that estimates the relevance of each axiom in a set, to (proving) a given conjecture. This relevance measure is based on the intuitive notion of whether or not formulae are "talking about the same things". In more concrete terms, this is measured in terms of the extent to whi

Prophet学习用到的数据

Auto_TS：Auto_TimeSeries 使用单行代码自动构建多个时间序列模型。 现在已用Dask更新。 Auto_timeseries是用于时间序列数据的复杂模型构建实用程序。 由于它可以自动执行复杂任务中的许多任务，因此它假定了许多智能默认值。 但是您可以更改它们。 Auto_Timeseries将基于Statsmodels ARIMA，Seasonal ARIMA和Scikit-Learn ML快速建立预测模型。 它将自动选择给出最佳分数的最佳模型。 从0.0.35版开始，新版本进行了重大更新：现在，您可以将文件加载到Dask数据框中。 只需提供文件名，如果文件名太大而无法容纳在pandas数据框中，则Auto_TS会自动检测到该文件并将其加载到Dask数据框中。 此外，自0.0.25版以来的新功能是Auto_TimeSerie的语法：现在，它更像scikit-lear

请注意，该项目仍处于测试阶段。 请报告您遇到的任何问题或建议。 我们将尽力Swift解决它们。 也欢迎捐款！ 神经先知 基于PyTorch的和启发的基于神经网络的时间序列模型。 文献资料 我们目前正在改进。 有关NeuralProphet的直观介绍，请查看的演讲。 讨论与帮助 讲解 有几个可以帮助您入门。 请参阅我们的以获取更多资源。 最小的例子 from neuralprophet import NeuralProphet 导入软件包后，可以在代码中使用NeuralProphet： m = NeuralProphet () metrics = m . fit ( df , freq