کتابخانه Prophet: ابزاری قدرتمند برای پیش‌بینی‌های سری‌های زمانی

معرفی کتابخانه Prophet

Prophet، یک کتابخانه اوپن‌سورس و توسعه‌یافته توسط متا (یا فیسبوک سابق) ، برای پیش‌بینی سری‌های زمانی با ویژگی‌هایی مثل چندین الگوی فصلی و رشد غیرخطی طراحی شده است. این ابزار به‌ویژه برای تحلیل داده‌های فصلی و بلندمدت که شامل عوامل متغیری چون تعطیلات و تغییرات روندی هستند، بسیار کارآمد است. از Prophet می‌توان برای پیش‌بینی فروش، ترافیک وب‌سایت، میزان تقاضا، یا حتی قیمت ارزها استفاده کرد. یکی از ویژگی‌های برجسته آن، مقاومت در برابر داده‌های از دست رفته یا ناهنجاری‌ها است، که در بسیاری از پیش‌بینی‌های مالی یا تجاری، بسیار کاربردی خواهد بود.

نصب و استفاده از Prophet

برای نصب کتابخانه Prophet در پایتون، تنها کافی است دستور زیر را در ترمینال اجرا کنید:

pip install prophet

from prophet import Prophet
import pandas as pd

# داده‌های نمونه
df = pd.DataFrame({
    'ds': ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2023-04-01'],
    'y': [100, 150, 130, 170]
})

# تبدیل تاریخ‌ها به نوع datetime
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])

# ایجاد مدل و برازش داده‌ها
model = Prophet()
model.fit(df)

# پیش‌بینی ۶ ماه آینده
future = model.make_future_dataframe(periods=6, freq='M')
forecast = model.predict(future)

# نمایش پیش‌بینی
print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']])

https://peerj.com/preprints/3190/

آیا Prophet برای تحلیل تکنیکال و فاندامنتال مفید است؟

Prophet بیشتر برای تحلیل تکنیکال مناسب است، چرا که بر اساس داده‌های تاریخی و روندهای زمانی کار می‌کند. این ابزار برای پیش‌بینی الگوها و روندها در بازارهای مالی یا تجاری که رفتارهای قیمتی را بررسی می‌کنند، بسیار مفید است. اما برای تحلیل فاندامنتال که بر اساس ارزیابی ارزش ذاتی دارایی‌ها و شرکت‌ها است، Prophet مناسب نیست و شما به ابزارهای دیگری نیاز دارید که به تحلیل داده‌های مالی کلان و بنیادی بپردازند.

تحلیل تکنیکال و فاندامنتال دو روش اصلی در بازارهای مالی هستند. تحلیل تکنیکال به بررسی نمودارهای قیمت و الگوهای تاریخی قیمت می‌پردازد تا روندهای آینده را پیش‌بینی کند. در اینجا، ابزارهایی مثل Prophet که داده‌های تاریخی را مد نظر قرار می‌دهند، به‌خوبی کاربرد دارند. در مقابل، تحلیل فاندامنتال بر اساس ارزیابی ارزش ذاتی یک دارایی با بررسی عوامل اقتصادی و مالی کلان، مانند درآمد شرکت‌ها و شرایط اقتصادی، عمل می‌کند.

Prophet برای کسانی که به دنبال پیش‌بینی‌های دقیق مبتنی بر روندهای تاریخی هستند، به‌ویژه در تحلیل تکنیکال کاربرد دارد، چرا که به صورت خودکار تغییرات زمانی، فصلی و تعطیلات را در نظر می‌گیرد. با این حال، برای تحلیل فاندامنتال، به ابزارهای دیگری نیاز است که داده‌های اقتصادی و بنیادی را تحلیل کنند.

استفاده از TimeSeriesTransformer با Hugging Face برای پیش‌بینی سری‌های زمانی

مدل TimeSeriesTransformer به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین ابزارها برای پیش‌بینی سری‌های زمانی، به کمک توجه چندوجهی در ترنسفورمرها می‌تواند به تحلیل داده‌های پیچیده بپردازد. این مدل می‌تواند به‌خوبی الگوهای تغییرات قیمت، تقاضا و غیره را شناسایی کند و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد.

برای استفاده از مدل TimeSeriesTransformer، ابتدا باید کتابخانه‌های مورد نیاز را نصب کنید:

pip install transformers tensorflow datasets

from transformers import TimeSeriesTransformerForPrediction
import numpy as np

# بارگذاری مدل pretrained
model = TimeSeriesTransformerForPrediction.from_pretrained("huggingface/time-series-transformer")

# آماده‌سازی داده‌ها
data = df['y'].values.reshape(1, -1, 1)  # تبدیل به فرمت ورودی مدل

# پیش‌بینی
output = model(data)

# نمایش نتایج
print("پیش‌بینی‌ها:", output.logits)

آموزش جامع سری‌های زمانی و شبکه‌های بازگشتی

اگر به دنبال استفاده از کتابخانه آماده‌ای مانند Prophet نیستید و علاقه‌مند به درک عمیق‌تر مفاهیمی چون شبکه‌های بازگشتی و LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی هستید، دوره‌ی “شبکه‌های بازگشتی عمیق و سری‌های زمانی با تنسرفلو 2“ یک انتخاب مناسب است. این دوره به شما کمک می‌کند تا علاوه بر یادگیری پیش‌بینی سری‌های زمانی، مفاهیم بنیادی شبکه‌های عصبی را نیز به‌خوبی درک کنید و مدل‌های پیش‌بینی سفارشی خود را بسازید.

این دوره برای افرادی که به دنبال درک ساز و کار شبکه های عصبی عمیق برای سری زمانی هستند و هدف پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و پیچیده‌تر با استفاده از شبکه‌های عصبی دارند، به شدت پیشنهاد می‌شود.

دوره آموزشی شبکه‌های بازگشتی عمیق و سری‌های زمانی با تنسرفلو 2