Time Series para Forecasting con Python. Ejemplo Modelo Implementado
Para completar el ciclo después de crear y probar nuestros modelos predictivos, debemos trabajar en la implementación de modo que pueda ser consumido por quienes serán los clientes de esta aplicación. Python cuenta con varios frameworks web que nos permitirán poner a disposición de los clientes usuarios de la aplicación el servicio que brindará el modelo creado.
A continuación mostramos un ejemplo implementando un modelo de Time Series con el algoritmo Prophet cuyo objetivo es hacer un Forecast del valor futuro de diferentes acciones, entre estas Apple, Microsoft, Google, considerando un horizonte futuro que puede ir desde 1 hasta 4 años. Este modelo consume una API financiera que mantiene al modelo actualizado con la data a efectos de poder hacer Forecast en cada momento.
El primer paso es seleccionar la acción a la cual necesitamos hacer el Forecast, podrá ser Apple, Microsoft, Google, GameStop. Luego debemos indicar el horizonte de tiempo sobre el cuál el modelo realizará el Forecast, este tiempo podrá ir de 1 hasta 4 años. Sino hacemos la selección de años por defecto la predicción se hará a 1 año.
La APP mostrará una gráfica con los valores históricos de la Acción elegida considerando los precios de apertura y de cierre. A esta gráfica podemos hacerle zoom utilizando la línea deslizante inferior, con la cual podremos acotar la zona de la gráfica elegida para el zoom. Así mismo, también se muestra una breve tabla con los 5 últimos valores de la acción elegida.
A continuación pasaremos a ver el Forecast realizado por el modelo, el cual nos mostrará una gráfica con los valores históricos unidos a los del Forecast, una tabla con los 5 últimos valores predichos y un resumen gráfico de los componentes que utilizó el modelo.
Igualmente a la gráfica del Forecast entregado por el modelo podremos hacerle zoom utilizando la línea deslizante inferior y acotando la zona elegida para el zoom.
La gráfica de los componentes utilizados por el modelo es la última parte de la información entregada por la APP. Entre estas gráficas podemos ver la tendencia general, semanal y anual.
Ahora te invitamos a ver el modelo implementado:
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