这是一个具有挑战性的任务，因为预测模型的精确性取决于多种因素，包括数据的质量、特征的选择、模型的适用性、参数的调整以及市场的变化等。在金融领域，特别是股票价格预测方面，没有哪个模型能够确保100%的准确性。

不过，我可以为你提供一个基于Python和机器学习库的简单时间序列预测模型示例。这里我们将使用scikit-learn库中的RandomForestRegressor（随机森林回归器）来尝试预测股票价格。请注意，这并不能保证预测结果的准确性。

首先，你需要安装scikit-learn和pandas库（如果尚未安装）：

pip install scikit-learn pandas

然后，你可以使用以下代码来加载数据、预处理数据、训练模型并进行预测：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 假设你有一个包含历史股票价格的CSV文件
# 文件应包含日期和收盘价两列，例如：'Date', 'Close'
data = pd.read_csv('historical_stock_prices.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

# 特征工程：这里我们简单地使用前n天的收盘价作为特征来预测下一天的收盘价
n = 5  # 使用前5天的数据作为特征
features = []
for i in range(n):
    features.append(f'Close_{i+1}')
    data[f'Close_{i+1}'] = data['Close'].shift(i+1)

# 删除包含NaN值的行（因为移位操作会产生NaN）
data = data.dropna()

# 分离特征和标签
X = data[features]
y = data['Close']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print(f'模型的均方根误差（RMSE）: {rmse:.2f}')

# 如果你想要预测未来的价格，你需要有未来的特征数据
# 在实际情况中，这通常是不可能的，因为未来的数据是未知的
# 但为了示例，我们可以使用最后n天的数据来“预测”下一个价格点
last_n_days = data[-n:][features]
predicted_price = model.predict(last_n_days)
print(f'预测的下一个价格点: {predicted_price:.2f}')

请注意以下几点：

1、使用了随机森林回归器，它是一种强大的机器学习模型，但并不一定是最适合股票价格预测的模型。在实际应用中，你可能需要尝试不同的模型来找到最适合你的数据的模型。

2、 特征工程在这里非常简单，只是使用了前n天的收盘价作为特征。在实际应用中，你可能需要更复杂的特征，比如技术指标、交易量、市场情绪指标等。

3、 模型的性能评估使用了均方根误差（RMSE），这是一个常用的回归模型评估指标。但请记住，低RMSE并不一定意味着模型在实际应用中的表现会很好。

4、 预测未来的股票价格是非常困难的，因为未来的数据是未知的。“预测”只是基于过去数据的模式进行的，并不能保证准确性。

5、 在实际应用中，还需要考虑数据的清洗、异常值处理、模型参数调整、交叉验证等步骤来提高模型的准确性和稳定性。

总之，通过预测模型来计算绝对准确的股票目标价格是不可能的，因为预测模型的精确性取决于多种因素，并且金融市场是高度不确定和复杂的。但是，通过不断尝试不同的模型、特征和参数，你可以逐渐提高你的预测模型的准确性和稳定性。