دنیای سرمایه گذاری به سرعت در حال تحول است و با ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، سرمایه گذاران از الگوریتم های پیشرفته برای تصمیم گیری های داده محور استفاده می کنند.
در این مقاله، بررسی خواهیم کرد که چگونه Chat GPT، یک مدل زبان قدرتمند توسعه‌یافته توسط OpenAI، می‌تواند با پایتون برای تجزیه و تحلیل سهام با استفاده از تحلیل سری‌های زمانی ترکیب شود.
برای استفاده از آن لازم نیست از قبل پایتون را بدانید. و همچنین چند مقاله دیگر در مورد نحوه اجرای پایتون بدون نصب چیزی دارم!
من همچنین دستورات Chat GPT و کد پایتون را به شما نشان خواهم داد.
تجزیه و تحلیل سری های زمانی یک تکنیک قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی قیمت سهام بر اساس داده های تاریخی است. مدل میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو (ARIMA) یک انتخاب محبوب برای تحلیل سری های زمانی است.
با شناسایی الگوها، روندها و فصلی بودن داده های قیمت سهام، ARIMA می تواند پیش بینی هایی ایجاد کند و به سرمایه گذاران در تصمیم گیری آگاهانه کمک کند.
Chat GPT می‌تواند با خودکار کردن فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها، برازش مدل، و پیش‌بینی کمک کند و استفاده از قدرت ARIMA را برای سرمایه‌گذاران آسان‌تر کند.
به عنوان مثال، می توانید تایپ کنید: “کد پایتون را به من بدهید تا با ARIMA تجزیه و تحلیل سری های زمانی انجام دهم”
و خروجی این خواهد بود:
کد کامل:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA# Load the stock price data
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')
# Convert the date column to a datetime object
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
# Set the date column as the index
data.set_index('Date', inplace=True)
# Plot the time series data
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['Price'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.title('Stock Price Time Series')
plt.show()
# Split the data into training and testing sets
train_data = data['Price'][:-30]
test_data = data['Price'][-30:]
# Fit the ARIMA model
model = ARIMA(train_data, order=(1, 0, 1))
model_fit = model.fit()
# Forecast the future values
forecast_values = model_fit.forecast(steps=30)[0]
# Plot the forecasted values
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual')
plt.plot(test_data.index, forecast_values, label='Forecast')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.title('Stock Price Forecast')
plt.legend()
plt.show()
حتما تعویض کنید 'stock_prices.csv' با نام فایل یا مسیر داده های قیمت واقعی سهام شما. این کد فرض می کند که داده های قیمت سهام در یک فایل CSV با ستونی به نام “تاریخ” نشان دهنده تاریخ ها و ستونی به نام “قیمت” نشان دهنده قیمت سهام است.
اگر هنوز قیمت سهام ندارید، می‌توانید از Python نیز برای دریافت آنها از Yahoo Finance استفاده کنید.
در این مثال بالا، کد ابتدا داده های قیمت سهام را بارگذاری کرده و آن را برای تجزیه و تحلیل آماده می کند. سپس داده های سری زمانی را برای تجسم قیمت های تاریخی سهام ترسیم می کند. سپس، داده ها را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم می کند، جایی که مجموعه آموزشی شامل همه داده ها به جز 30 روز گذشته است.
سپس مدل ARIMA با استفاده از داده های آموزشی با ترتیب برازش می شود (1, 0, 1). این ترتیب تعداد عبارات اتورگرسیو (AR)، متفاوت (I) و میانگین متحرک (MA) را در مدل نشان می دهد. به راحتی با مقادیر مختلف آزمایش کنید تا ببینید کدام سفارش برای داده های شما بهتر عمل می کند.
در نهایت، از مدل برای پیش‌بینی مقادیر آینده برای 30 روز آینده استفاده می‌شود و مقادیر پیش‌بینی‌شده همراه با مقادیر واقعی برای مقایسه ترسیم می‌شوند.
توجه داشته باشید که این یک مثال اساسی است و چندین مرحله اضافی وجود دارد که می‌توانید برای بهبود مدل انجام دهید، مانند تنظیم پارامتر، تشخیص مدل و ارزیابی دقت پیش‌بینی. با این حال، این کد نقطه شروعی برای انجام یک تحلیل سری زمانی با ARIMA در پایتون فراهم می کند.
ادغام Chat GPT با Python و الگوریتم‌های مختلف، فرصت‌های جدیدی را برای سرمایه‌گذاران برای تجزیه و تحلیل سهام و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها باز می‌کند.
چه تجزیه و تحلیل سری های زمانی با ARIMA باشد و چه الگوریتم های دیگری که در چند مقاله بعدی به آنها خواهم پرداخت، Chat GPT می تواند به عنوان یک ابزار ارزشمند در جعبه ابزار سرمایه گذاران عمل کند و به آنها کمک کند تا دنیای پیچیده سرمایه گذاری را با اطمینان و کارایی بیشتر طی کنند.
