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# System prepended metadata

title: 香水百合價量預測
tags: [Competition]

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# 香水百合價量預測
> [time=Sat, Jan 30, 2021 4:56 PM]
> [name=JayHsu]


## 目的: 預測特定期間內，十種香水百合的成交價格及成交量。
![](https://i.imgur.com/PcXkDO5.png =400x)

## 計分方式: MAPE
mean absolute percentage error
![](https://i.imgur.com/2zJsezy.png =500x)

## 資料前處理
- 下載花卉交易歷史資料
    - 農產品批發市場交易行情站 (https://amis.afa.gov.tw/main/Main.aspx)
    - Data: 2010~2020花卉交易資料
        ![](https://i.imgur.com/ZvTFusR.png =500x)

- 定義2000~2021的除夕日
        ![](https://i.imgur.com/yBHGXX0.png =100x)


## 模型 / 演算法
### 模型選擇、描述

#### 1. 模型建立(百分等級)
- 1.a 使用預測期間的前四天資料建立參考值(Baseline), 計算2020/2021在過去20年的百分等級. 如下圖所示:  
    - X軸為除夕前N天, Y軸為平均價格. 
    - 圖上的黑色三角形為預測區間(2020年)前四天的白合花(FS443)價格
    - 其餘灰色圓點為過去20年的歷史價格. 
    ![](https://i.imgur.com/jRrs1l5.png =700x)
- 1.b 計算Baseline的價格均值佔歷史價格的百分等級
    - Baseline: 預測期間的前四天資料
    - 前四天的價格均值: 4個黑色三角形的平均值
    - 歷史價格: 灰色原點
    ![](https://i.imgur.com/mB94vpd.png =200x)    

#### 2. 預測(百分位數)
- 2.a 使用預測期間的過去20年歷史資料與上一步驟計算的百分等級計算每天的預測值(百分位數)
- 2.b 將預測值與前一年的資料加權平均. 
- 2.c 如下圖
    - 橘色圓點: 2019年的FS443平均價
    - 綠色星號: 加權計算後的2020年預測值
    - 黑色三角形: 正確答案
    ![](https://i.imgur.com/AFn0z4Y.png)


### 參數調校
1. 建立參考百分位數時使用的天數
使用2016~2020的資料回測, 使用4天的資料建立參考值時能得到相對較佳的預測結果. 

2. 百分位數預測值和前一年資料的權重調整
使用2016~2020的資料回測, 百分位數預測值和前一年資料的權重分別設定為0.8與0.2能得到相對較佳的預測結果. 

3. 因為預測值較實際值大時, 容易讓MAPE大幅上升, 所以可以將預測值乘上0.8, 降低實際值很小但誤差很大的機率. (來不及用在這次比賽)


### 結果說明
- Public Leaderboard 
    - MAPE0.53, 排名21/34
    - ![](https://i.imgur.com/gui4BHM.png)

- Private Leaderboard 
    - MAPE0.498, ==排名4/34==
    - ![](https://i.imgur.com/bT0Yvkz.png)

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