Финансовое прогнозирование для магистерской диссертации на Python ⇐ Python

[Гость]

Я должен провести эмпирическое сравнение методов прогнозирования на основе регрессии и подходов машинного обучения. Прежде всего, не будьте со мной так строги, потому что у меня вообще нет опыта работы с Python.

Для этого сравнения я загрузил большой набор финансовых данных из Compustat. Этот набор данных состоит из финансовых годовых данных за 1965–2023 годы со многими финансовыми коэффициентами. Я хотел сравнить модель случайного блуждания, авторегрессионную модель, LASSO, случайный лес и нейронную сеть, написанные на Python.

Может ли кто-нибудь дать совет или помочь мне решить эту проблему? Я пробовал это с помощью chatgpt, но мои результаты всегда заключаются в том, что мой R^2 или мои ошибки (MAE, MAFE) слишком высоки..