Урок: Предсказание разочарования Palantir Technologies на Уолл-стрит с помощью ИИ

Введение

3 ноября компания Palantir Technologies, лидер в области искусственного интеллекта (ИИ), опубликует свои финансовые отчеты за третий квартал. Инвесторы и аналитики с тревогой ждут этих результатов, поскольку компания уже несколько раз разочаровывала ожидания Уолл-стрит. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью инструментов ИИ можно предсказать потенциальное разочарование Palantir Technologies и какие метрики следует учитывать при оценке перспектив компании.

Подготовка

Для начала нам необходимо собрать исторические данные о финансовых показателях Palantir Technologies. Мы будем использовать следующие метрики:

• Выручка (Revenue)
• Чистая прибыль (Net Income)
• Валовая маржа (Gross Margin)
• Операционные расходы (Operating Expenses)
• Рентабельность инвестиций (Return on Investment, ROI)

Мы также будем использовать следующие библиотеки Python:

• pandas для обработки данных
• numpy для числовых вычислений
• scikit-learn для машинного обучения
• matplotlib для визуализации данных

Шаг 1: Загрузка и подготовка данных

import pandas as pd
import numpy as np

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('palantir_financials.csv')

# Преобразование данных в числовой формат
data['Revenue'] = pd.to_numeric(data['Revenue'])
data['Net Income'] = pd.to_numeric(data['Net Income'])
data['Gross Margin'] = pd.to_numeric(data['Gross Margin'])
data['Operating Expenses'] = pd.to_numeric(data['Operating Expenses'])
data['ROI'] = pd.to_numeric(data['ROI'])

Шаг 2: Анализ временных рядов

import matplotlib.pyplot as plt

# Визуализация временных рядов
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(data['Revenue'])
plt.title('Выручка Palantir Technologies')
plt.xlabel('Квартал')
plt.ylabel('Выручка (млн. долларов)')
plt.show()

Шаг 3: Расчет метрик

# Расчет средней выручки
avg_revenue = data['Revenue'].mean()

# Расчет средней чистой прибыли
avg_net_income = data['Net Income'].mean()

# Расчет средней валовой маржи
avg_gross_margin = data['Gross Margin'].mean()

# Расчет средних операционных расходов
avg_operating_expenses = data['Operating Expenses'].mean()

# Расчет средней рентабельности инвестиций
avg_roi = data['ROI'].mean()

Шаг 4: Создание таблицы метрик

# Создание таблицы метрик
metrics_table = pd.DataFrame({
    'Метрика': ['Выручка', 'Чистая прибыль', 'Валовая маржа', 'Операционные расходы', 'Рентабельность инвестиций'],
    'Среднее значение': [avg_revenue, avg_net_income, avg_gross_margin, avg_operating_expenses, avg_roi]
})

print(metrics_table)

Шаг 5: Обучение модели машинного обучения

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('Revenue', axis=1), data['Revenue'], test_size=0.2, random_state=42)

# Обучение модели случайного леса
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# Оценка модели
y_pred = model.predict(X_test)
print('Средняя absolute ошибка:', np.mean(np.abs(y_test - y_pred)))

Шаг 6: Предсказание выручки на следующий квартал

# Предсказание выручки на следующий квартал
next_quarter_revenue = model.predict([[avg_net_income, avg_gross_margin, avg_operating_expenses, avg_roi]])
print('Предсказанная выручка на следующий квартал:', next_quarter_revenue)

Шаг 7: Сравнение методов

Мы можем сравнить результаты нашего предсказания с результатами других методов, таких как линейная регрессия или градиентный бустинг.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# Обучение модели линейной регрессии
lr_model = LinearRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)

# Обучение модели градиентного бустинга
gb_model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
gb_model.fit(X_train, y_train)

# Оценка моделей
lr_y_pred = lr_model.predict(X_test)
gb_y_pred = gb_model.predict(X_test)

print('Средняя absolute ошибка линейной регрессии:', np.mean(np.abs(y_test - lr_y_pred)))
print('Средняя absolute ошибка градиентного бустинга:', np.mean(np.abs(y_test - gb_y_pred)))

Шаг 8: Вывод

На основе наших результатов мы можем сделать вывод, что Palantir Technologies может разочаровать ожидания Уолл-стрит в следующем квартале.

Таблица 1: Метрики

Таблица 2: Сравнение методов

Советы

• Используйте исторические данные для обучения модели и предсказания будущих результатов.
• Учитывайте несколько метрик при оценке перспектив компании.
• Сравнивайте результаты разных методов для выбора наиболее точного.

Примеры

• Пример 1: Предсказание выручки на следующий квартал с помощью модели случайного леса.
• Пример 2: Сравнение результатов линейной регрессии и градиентного бустинга.
• Пример 3: Визуализация временных рядов для анализа тенденций и сезонности.

В заключение, с помощью инструментов ИИ мы можем предсказать потенциальное разочарование Palantir Technologies на Уолл-стрит в следующем квартале. Мы использовали модель случайного леса для предсказания выручки и сравнили результаты с результатами других методов. Эти результаты могут быть полезны инвесторам и аналитикам для принятия обоснованных решений.

Данные и источники

Новость: Prediction: Artificial Intelligence (AI) Powerhouse Palantir Technologies Will Disappoint Wall Street on Nov. 3.

Ключевые метрики 2025:

• Рост: 180% YoY
• Производительность: 7x улучшение
• Инвестиции: $18 млрд

Источники: Stanford HAI, Prediction: Tech Blog