$PROVE
Preisprognose
1. *Chartmuster*: Identifizieren Sie Formen und Trends auf Preischarts, wie Kopf und Schultern, Dreiecke und Keile.
2. *Trend Analyse*: Bestimmen Sie die Richtung und Stärke von Trends mithilfe von Indikatoren wie gleitenden Durchschnitten und dem relativen Stärkeindex (RSI).
3. *Unterstützung und Widerstand*: Identifizieren Sie Ebenen, an denen sich Preisbewegungen wahrscheinlich pausieren oder umkehren.
4. *Indikatoren*: Verwenden Sie technische Indikatoren wie RSI, Bollinger-Bänder und MACD, um Momentum und potenzielle Umkehrungen zu bewerten.
*Preisprognosemodelle*
1. *Autoregressive Integrierte Gleitende Durchschnitt (ARIMA)*: Ein statistisches Modell, das zukünftige Preise basierend auf vergangenen Mustern prognostiziert.
2. *Exponentielle Glättung (ES)*: Eine Familie von Methoden, die neueren Beobachtungen mehr Gewicht verleihen als älteren.
3. *Lineare Regression*: Ein Modell, das eine lineare Beziehung zwischen Preis und einem oder mehreren Prädiktoren herstellt.
4. *Maschinelles Lernen*: Techniken wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Random Forests können verwendet werden, um Preise basierend auf historischen Daten vorherzusagen.
*Bewertungsmetriken*
1. *Mittlerer Absoluter Fehler (MAE)*: Misst die durchschnittliche Differenz zwischen prognostizierten und tatsächlichen Preisen.
2. *Mittlerer Quadratischer Fehler (MSE)*: Ähnlich wie MAE, aber quadriert die Differenzen, wodurch größeren Fehlern mehr Gewicht gegeben wird.
3. *Wurzel des mittleren quadratischen prozentualen Fehlers (RMSPE)*: Eine Variante von MSE, die Fehler als Prozentsätze ausdrückt.
*Beispiel mit Python*
Hier ist ein einfaches Beispiel mit Python und der `statsmodels`-Bibliothek, um ein ARIMA-Modell zur Preisprognose zu implementieren:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# Historische Preisdaten laden
df = pd.read_csv('price_data.csv', index_col='Datum', parse_dates=['Datum'])