给定一个时间序列数据集，预测未来时间点的数值。
- 收盘价的历史数据记录，包括每个交易日的收盘价。
- 时间序列的长度以及要预测的未来时间点数量。
可以使用时间序列分析方法（如ARIMA、指数平滑）或机器学习模型（如神经网络、随机森林）进行预测。建议使用历史数据进行训练和验证，并使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）等指标评估模型性能。预测未来时间点时，需要使用已有的历史数据来构建模型，然后使用模型来预测未来的数值。