Om een machine learning algoritme te ontwikkelen dat specifiek is ontworpen voor tijdreeksvoorspelling, en rekening houdend met jouw dataset en eisen, kun je de volgende aanpak volgen: 1. Data-analyse en voorbereiding - Verken je dataset: Bekijk de uurkoersen van aandelen en het handelsvolume. Identificeer trends, seizoensinvloeden en anomalieën. - Creëer relevante features: - Tijdgerelateerde kenmerken: uur van de dag, dag van de week, maand, seizoen. - Seizoensgebondenheid: bijvoorbeeld vaste effecten voor december en weekends. - Voorspellende variabelen: historische vraaggegevens, indien beschikbaar. 2. Data-transformatie - Normaliseer of standaardiseer de numerieke features. - Encodeer categorische variabelen zoals dag van de week, maand, weekend/door de week. 3. Modelkeuze - Gezien de vereiste snelheid (binnen 1 seconde voorspellen), zijn lichtere modellen zoals: - LightGBM of XGBoost (voor gestructureerde data) - ARIMA of SARIMA (voor seizoensgebonden tijdreeksen) - Een eenvoudige neural network zoals een feedforward netwerk of een LSTM met beperkte complexiteit. - Voor snelle predicties is LightGBM vaak zeer geschikt vanwege de hoge voorspellingsnelheid. 4. Modeltraining - Splits je data in trainings- en testsets, bijvoorbeeld op basis van tijd (train op de eerste 2,5 jaar, test op de laatste 6 maanden). - Train het model op de features en het doel (vraag naar elektriciteit). - Valideer de prestaties met bijvoorbeeld MAE of RMSE. 5. Seizoens- en trenddetectie - Voeg seizoensgeïnduceerde features toe, zoals maand of dag van de week. - Overweeg het gebruik van dummy-variabelen of Fourier-transformaties om seizoenspatronen te modelleren. 6. Optimalisatie en snelheid - Pas modelhyperparameters aan voor snelheid en nauwkeurigheid. - Gebruik modelcompressie of quantisatie indien nodig. - Implementeer het model in een snelle inference-omgeving (zoals C++ of geoptimaliseerde Python-code). 7. Deployment - Zorg dat het model snel kan worden geladen en voorspellingen kan genereren. - Test de uiteindelijke voorspellingstijd strikt om onder de 1 seconde te blijven. 8. Monitoring en bijsturing - Houd de prestaties van het model in de gaten en update regelmatig met nieuwe gegevens. - Verfijn features of modelparameters indien nodig. Kort samengevat: gebruik een snel, gestructureerd model zoals LightGBM met tijdgebonden features en seizoenscorrecties. Zorg voor een geoptimaliseerde implementatie zodat voorspellingen binnen 1 seconde kunnen worden gedaan. Heeft u meer specifieke data of voorkeuren, dan kan ik een meer gerichte aanpak of voorbeeldcode leveren.

Op basis van uw beschrijving zijn er enkele belangrijke inconsistenties die eerst moeten worden opgehelderd: **Belangrijke opmerkingen:** 1. U beschrijft een dataset met **aandelenkoersen en handelsvolume**, maar uw doel is **elektriciteitsvraag voorspelling** - dit zijn fundamenteel verschillende soorten data 2. Voor elektriciteitsvraag voorspelling heeft u energieverbruiksdata nodig, geen aandelenkoersen Ik ga uit van uw **doelstelling** (elektriciteitsvraag voorspelling) en de seizoenspatronen die u noemt. **Aanbevolen machine learning aanpak:** **1. Geschikte algoritmes:** - **LSTM (Long Short-Term Memory) netwerken** - uitstekend voor tijdreeksvoorspelling met seizoenspatronen - **XGBoost/LightGBM** met tijdskenmerken - zeer snel en accuraat - **Prophet** (Facebook) - specifiek voor tijdreeksen met seizoenseffecten **2. Data-preprocessing:** - Creëer tijdskenmerken: uur van de dag, dag van de week, weekend/vakantie vlag - Maand kenmerk (voor december-piek) - Lag features (vorige uren/dagen verbruik) - Normaliseer de data **3. Modelarchitectuur (LSTM voorbeeld):** ```python model = Sequential() model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(24, 1))) # 24 uur historie model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') ``` **4. Snelheidsoptimalisatie (<1 seconde):** - Gebruik LightGBM of geoptimaliseerde LSTM - Precompute features - Model quantisatie - GPU-acceleratie mogelijk maken **5. Seizoensaanpassingen:** - Speciale features voor december en weekenden - Aparte modellen voor weekdagen/weekends of seizoenen **Alternatief:** Als u daadwerkelijk aandelenkoersen wilt voorspellen, pas dan dezelfde technieken toe maar met financiële kenmerken (volatiliteit, moving averages, etc.). Kunt u verduidelijken welk type data u werkelijk wilt gebruiken voor de voorspelling?