

Возможность предсказывать цены, основываясь на предшествующей истории, зависит от нескольких факторов. В первую очередь необходимо иметь достаточное количество данных для анализа и выявления трендов в ценообразовании. Эти данные могут быть получены из различных источников, таких как торговые площадки или электронные базы данных финансовых инструментов. 
Далее следует проанализировать эти данные с помощью статистических методов и алгоритмов машинного обучения для выявления корреляций между ценами и другими факторами (например, объёмом товаров или условиями рынка). Эта информация позволяет создавать модели предикции цен на основе исторического материала. 
Однако важно учесть несколько особенностей этого подхода к анализу цен: он может быстро устаревать при значительном изменении ситуации на рынке (например, во время кризиса),