استفاده از متد ایسلی برای پیش‌بینی قیمت فلزات

امید مرادی

26 شهریور 1402

بدون دیدگاه

اشتراک گذاری :

روش آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی، روشی است که برای توصیف، پیش‌بینی و کنترل داده‌هایی که در طول زمان جمع‌آوری شده‌اند، استفاده می‌شود. این روش‌ها می‌توانند برای شناسایی الگوها، روندها و تغییرات در داده‌ها استفاده شوند. روش‌های آماری مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی وجود دارد. برخی از این روش‌ها عبارتند از، تجزیه و تحلیل رگرسیون، تجزیه و تحلیل فرکانس، متد ایسلی و … . در این مقاله با ما همراه باشید تا به شما بگوییم متد ایسلی چیست و چگونه از آن برای پیش بینی قیمت فلزات استفاده نماییم.

متد ایسلی چیست؟

روش ایسلی یک روش آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی است که می‌تواند برای پیش‌بینی آینده داده‌ها نیز استفاده شود. این روش بر اساس این فرض است که داده‌های سری زمانی می‌توانند به عنوان ترکیبی از چند تابع سینوسی ساده مدل‌سازی شوند.

روش ایسلی می‌تواند برای پیش‌بینی قیمت فلزات نیز استفاده شود. برای این کار، ابتدا باید داده‌های قیمت فلزات را جمع‌آوری کرد. سپس، داده‌ها را به حوزه فرکانس تبدیل کرد. بعد از آن، تعداد توابع سینوسی مورد نیاز برای مدل‌سازی داده‌ها را تعیین کرد. سپس، توابع سینوسی را با استفاده از روش‌های حداقل مربعات تخمین زد. در نهایت، از توابع سینوسی تخمین‌زده‌شده برای پیش‌بینی قیمت فلزات در آینده استفاده کرد.

در اینجا یک مثال از استفاده از روش ایسلی برای پیش‌بینی قیمت فلزات آورده شده است:

فرض کنید می‌خواهیم قیمت فلزی مانند آلومینیوم را در آینده پیش‌بینی کنیم. برای این کار، ابتدا داده‌های قیمت آلومینیوم را از یک منبع معتبر جمع‌آوری می‌کنیم. سپس، داده‌ها را به حوزه فرکانس تبدیل می‌کنیم. بعد از آن، تعداد توابع سینوسی مورد نیاز برای مدل‌سازی داده‌ها را تعیین می‌کنیم. فرض کنید این تعداد برابر با دو باشد. سپس، توابع سینوسی را با استفاده از روش‌های حداقل مربعات تخمین می‌زنیم. در نهایت، از توابع سینوسی تخمین‌زده‌شده برای پیش‌بینی قیمت آلومینیوم در آینده استفاده می‌کنیم.

متد ایسلی یک روش قدرتمند برای پیش‌بینی قیمت فلزات است. این روش می‌تواند برای شناسایی الگوهای تکراری در قیمت فلزات و پیش‌بینی آینده قیمت فلزات استفاده شود.