Model Prediksi Volatilitas Sektor di Indonesia
Repositori ini berisi kumpulan model time series yang dilatih untuk memprediksi volatilitas 7 hari ke depan untuk berbagai sektor industri di Indonesia.
Model yang Tersedia
Berikut adalah daftar model yang tersedia di dalam repositori ini, masing-masing berada di dalam sub-folder dengan nama sektornya:
Sektor | Model | Fitur Tambahan |
---|---|---|
Basic Materials | NHITS | GPR_Threat_Daily |
Consumer Cyclicals | NBEATSx | ArticlesCount_Daily |
Consumer Non-Cyclicals | TFT | GPR_Threat_Daily |
Energy | LSTM | GPR_Threat_Daily |
Financials | TFT | GPR_Threat_Daily |
Industrials | NBEATSx | ArticlesCount_Daily |
Infrastuctures | TFT | GPR_Daily |
Kesehatan | LSTM | - |
Properties & Real Estate | NHITS | GPR_Threat_Daily |
Technology | TFT | GPR_Action_Daily |
Transportation & Logistic | LSTM | GPR_Action_Daily |
Cara Penggunaan
Pastikan Anda telah menginstal library yang dibutuhkan:
pip install -r [https://huggingface.co/](https://huggingface.co/)Faaris21/forecast-sektor-saham-indonesia/raw/main/requirements.txt
Berikut adalah contoh kode untuk memuat dan menggunakan salah satu model:
from neuralforecast.core import NeuralForecast
import pandas as pd
# Ganti 'nama-user-anda' dengan username Anda
repo_id = "Faaris21/forecast-sektor-saham-indonesia"
sektor_folder = "Basic_Materials" # Pilih folder sektor yang ingin digunakan
# Muat model langsung dari Hugging Face Hub
nf = NeuralForecast.load(path=f"hf://Faaris21/forecast-sektor-saham-indonesia/Basic_Materials")
# Buat DataFrame untuk prediksi (contoh)
# Anda memerlukan data historis (X) untuk membuat prediksi
# df_future = ...
# Lakukan prediksi
# forecasts = nf.predict(futr_df=df_future)
# print(forecasts)
Hasil Evaluasi Final Model
Sektor | Model | MAE | RMSE | sMAPE (%) |
---|---|---|---|---|
Basic Materials | NHITS | 0.0064 | 0.0079 | 15.47 |
Consumer Cyclicals | NBEATSx | 0.0073 | 0.0084 | 25.77 |
Consumer Non-Cyclicals | TFT | 0.0072 | 0.0076 | 35.23 |
Energy | LSTM | 0.0022 | 0.0028 | 9.36 |
Financials | TFT | 0.0040 | 0.0045 | 31.30 |
Industrials | NBEATSx | 0.0018 | 0.0023 | 10.38 |
Infrastuctures | TFT | 0.0031 | 0.0041 | 19.84 |
Kesehatan | LSTM | 0.0025 | 0.0031 | 12.65 |
Properties & Real Estate | NHITS | 0.0014 | 0.0016 | 11.28 |
Technology | TFT | 0.0048 | 0.0061 | 21.22 |
Transportation & Logistic | LSTM | 0.0042 | 0.0057 | 14.12 |
Inference Providers
NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider.
๐
Ask for provider support