Metodoloji

Ne yapıyoruz?

gelecekfiyat, tüketici ürünlerinin geçmiş fiyat hareketlerini analiz ederek 7 gün sonraki olası fiyat seviyesini ve fiyat yönünü tahmin eder. Sistem; mevcut fiyat seviyesi, yakın dönem trendi, otokorelasyon, oynaklık ve rejim değişimlerini birlikte değerlendirir. Üretilen tahminler, geçmiş dönemlerde yapılan doğrulama testleriyle sürekli kontrol edilir.

Fiyat verileri ve tahmin dönemi

Gösterilen fiyatlar, gözlemlenen piyasa fiyatlarının ortalamasıdır. Kesin satış fiyatı satıcıya ve kampanyalara göre değişebilir. Analizler ve tahminler, elde edilen bu ortalama piyasa fiyatları üzerinden oluşturulur. GelecekFiyat, son gözlemlenen fiyat tarihini açıkça belirtir. Üretilen beklenti, bu son gözlem tarihinden sonraki 7 günlük dönemi kapsar. Yeni fiyat verileri gözlemlendiğinde 7 günlük beklenti güncellenir.

Model fit'i ve backtest yalnızca kaynakta gerçekten gözlenen fiyat kontrolleri üzerinde çalışır. İleri doldurulmuş günlük satırlar yeni piyasa gözlemi sayılmaz ve model katsayılarını ya da doğruluk ölçülerini etkilemez; yalnızca takvim/görsel süreklilik için saklanabilir. Yaklaşık altı aylık bir geçmiş, yıllık mevsimselliği kanıtlamak için yeterli tekrar içermez; sistem yeterli yıllık döngü yokken yıllık mevsimsellik iddiasında bulunmaz.

Modelleme yaklaşımı

Model havuzunda naive (son fiyat), drift, Holt ve sönümlü trend, Theta, ETS ile veri yeterli olduğunda ARIMA/SARIMA ve rejim duyarlı modeller bulunur. ARIMA/SARIMA tarafında durağanlık değerlendirmesi için ADF ve KPSS; model belirleme aşamasında ACF/PACF ve Box–Jenkins yaklaşımından yararlanılır.

Model nasıl seçiliyor?

Modeller geçmişte bilinmeyen dönemleri taklit eden rolling-origin backtest ile karşılaştırılır. MASE ana seçim ölçütüdür; MAE, RMSE, MAPE, sMAPE, Theil-U, yön başarısı ve yanlılık destekleyici tanılar olarak izlenir. Naive model temel kıyas noktasıdır.

Turnuva ve doğruluk ölçüleri gerçek gözlem sırası üzerinde hesaplanır. Bir alternatif modelin naive kıyasına karşı yeterli geçmiş performans, fold kazanım oranı ve bootstrap istikrarı göstermesi gerekir; aksi durumda naive temel model korunur. 7 günlük yayın için gerçek gözlem sayısı, backtest, veri tazeliği, tanı ve kalite kapıları birlikte değerlendirilir. Gözlem eşikleri ürün politikası için mühendislik tabanlı minimumlardır; literatürden türetilmiş evrensel örneklem büyüklüğü kuralları değildir ve katalog büyüdükçe ampirik olarak yeniden kalibre edilir.

Tanısal kontroller

Uygun modellerde artıkların beyaz gürültüye yakın olup olmadığı Ljung–Box ile kontrol edilir. ARCH-LM ve normallik tanıları izlenir; bunlar bağlama göre raporlama veya uyarı amacı taşır. Tahmin yolu ayrıca aşırı sıçrama, negatif fiyat ve tutarsız vade davranışlarına karşı sanity kontrollerinden geçer.

Belirsizlik ve yayın kararı

Uygun ürünlerde tahmin aralıkları geçmiş rolling-origin hatalarından türetilen sonlu örneklem conformal yaklaşımıyla oluşturulur. Yeterli kalibrasyon noktası yoksa nominal %80 veya %95 etiketi gösterilmez. Ayrıca veri tazeliği, gerçek gözlem sayısı, backtest kanıtı ve genel tahmin güveni yetersizse tahmin kullanıcıya yayımlanmaz.

Neden bazen “Belirgin değişim beklenmiyor”?

7 günlük tahminin son gerçek fiyata göre değişimi ±%2 içinde kalıyorsa sistem bunu belirgin bir yön hareketi olarak sınıflandırmaz. Aynı eşik, gerçekleşen ve tahmin edilen yönlerin backtest değerlendirmesinde de kullanılır. Yön doğruluğu tahmin kalitesi ve güven skorlarına katkı sağlar; mevcut model turnuvasında doğrudan champion seçme ölçütü değildir. Amaç küçük fiyat oynaklıklarını anlamlı bir yön sinyali gibi sunmamaktır.