python东方财富网股票收盘价时间序列预测具体代码

下面是一个基于ARIMA模型的东方财富网股票收盘价时间序列预测的Python代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
df = pd.read_csv('stock_price.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 绘制收盘价时间序列图
plt.plot(df['close'])
plt.title('Stock Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.show()

# 训练ARIMA模型，使用前80%的数据作为训练集
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_data = df['close'].iloc[:train_size]
test_data = df['close'].iloc[train_size:]
model = ARIMA(train_data, order=(3, 1, 2)) # ARIMA模型的阶数可以根据实际情况调整
fit_model = model.fit(disp=0)

# 进行预测，预测后20%的数据
forecast = fit_model.forecast(steps=len(test_data))[0]

# 绘制预测结果与真实值的对比图
plt.plot(test_data.values, label='True Values')
plt.plot(forecast, label='Predictions')
plt.title('Stock Price Prediction')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，以上代码仅是一个示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整，并且需要对ARIMA模型的阶数和其他参数进行多次试验和调整来得到最优的预测效果。同时还需要注意风险控制，不要将所有资金都投入到股票市场中。