DmitriyBobrovskiy / finance-management-predictor

Build project

Prepare local environment

cd <project_root>
pip install -r requirements

Build docker image

Execute next commands

cd <project_root>
docker build --tag predictor --file Dockerfile .

Change docker compose

Put this code to your backend docker-compose.yml as another one service

predictor:
  image: predictor
  environment: 
    DATABASE_VENDOR: "postgresql"
    HOST: "postgres"
    PORT: "5432"
    USERNAME: "postgres"
    PASSWORD: "Postgres2019!"
    DATABASE: "FinanceManagement"
  ports:
    - "5000:5000"
  depends_on: 
    - postgres
  networks: 
    - compose-network

Выполнение запросов

http://0.0.0.0:5000/getPrediction?periods_analyze=31210&transaction_type_id=1&periods_return=3&b=0.4&k=0.4

• periods_analyze - количество строк в бд для анализа
• TransactionTypeId - тип транзакции
• periods_return - ожидаемое количество прогнозов
• b - коэффициент сглаживания ряда
• k - коэффициент сглаживания тренда

Значения по умолчанию:

Параметр	Значение
periods_analyze	100
TransactionTypeId	1
periods_return	1
b	0.1
k	0.2

В качестве ответа сервер возвращает массив значений следующего вида: [640.8439245816938,223.39450942728826,-194.05490572711733]

Экспоненциально-сглаженный ряд

• Lt=kYt+(1-k)(Lt-1)*(Tt-1), где
• Lt – сглаженная величина на текущий период;
• k – коэффициент сглаживания ряда;
• Yt – текущие значение ряда (например, объём продаж);
• Lt-1 – сглаженная величина за предыдущий период;
• Tt-1 – значение тренда за предыдущий период;
• Lt = k* Yt+(1-коэффициент сглаживания ряда)*( Lt-1(сглаженная величина за предыдущий период) -Tt-1(тренд за предыдущий период)

значение тренда

• Tt=b*(Lt - Lt-1)+(1-b)*Tt-1, где
• Tt – значение тренда на текущий период;
• b – коэффициент сглаживания тренда;
• Lt – экспоненциально сглаженная величина за текущий период;
• Lt-1 – экспоненциально сглаженная величина за предыдущий период;
• Tt-1 – значение тренда за предыдущий период.

Прогноз на p периодов вперед равен:

Ŷt+p = Lt + p *Tt, где

• Ŷt+p – прогноз по методу Хольта на p период;
• Lt – экспоненциально сглаженная величина за последний период;
• p – порядковый номер периода, на который делаем прогноз;
• Tt – тренд за последний период.