优化这段代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())

时间: 2024-02-07 18:01:57 浏览: 33
这段代码已经比较简洁,但是以下是我觉得可以进一步优化的地方: 1. 将函数封装:可以将AD检验、差分、Ljung-Box检验、选择最佳ARIMA模型和计算ARIMA-GARCH组合模型的参数这些操作封装成函数,这样可以提高代码的复用性和可读性。 2. 使用变量名:变量名应该是有意义的,这样可以提高代码的可读性。例如,可以将data改为ts_data,AADFresult改为diff_ADF_result等。 3. 移除注释:注释是很有用的,但是在代码中过多的注释会让代码难以看懂。移除一些不必要的注释可以提高代码的可读性。 4. 只保留需要的模块:在这段代码中,虽然导入了许多模块,但是实际上只使用了其中的一部分。可以只导入需要的模块,避免浪费资源。 优化后的代码如下: ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima def adf_test(data): """进行ADF检验""" result = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % result[0]) print('p-value: %f' % result[1]) if result[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 diff_ADF_result = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % diff_ADF_result[0]) print('p-value after differencing: %f' % diff_ADF_result[1]) data = diff_data return data def arima_model(data): """使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型""" stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) print(stepwise_model.summary()) return stepwise_model def garch_model(data): """计算ARIMA-GARCH组合模型的参数""" model_resid = arima_model(data).resid() model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) result = model.fit(disp='off') print(result.summary()) if __name__ == '__main__': # 读取Excel数据 ts_data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx', usecols=['DATE', 'F4']) # 将数据转换为时间序列 ts_data['DATE'] = pd.to_datetime(ts_data['DATE']) ts_data.set_index('DATE', inplace=True) # ADF检验 ts_data = adf_test(ts_data) # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 garch_model(ts_data) ``` 优化后的代码更加简洁明了,同时也提高了可读性和可维护性。

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import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

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