python在ARIMA模型中，如何自动找出p,d,q三个的值

在Python中，ARIMA (自回归整合滑动平均) 模型中的参数 p、d 和 q 代表阶数，分别表示自回归项的数量、差分次数和移动平均项的数量。选择合适的参数对于模型的性能至关重要，但手动调整可能会很耗时并且结果不一定最优。

一种常用的方法是使用自动选择算法，如 `statsmodels` 库提供的 `auto_arima()` 函数。这个函数会基于 AIC (Akaike Information Criterion) 或者 BIC (Bayesian Information Criterion) 等信息准则来自动找到最佳的 (p, d, q) 组合。以下是使用 `auto_arima()` 的例子：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 假设 data 是时间序列数据
data = ... # 负责加载并预处理你的数据
series = pd.Series(data)

# 进行ADF检验确定d值
result = adfuller(series)
d = int(result[0])  # 如果ADF统计显著，则d通常等于0，如果非显著则可能需要增加d值

# 使用 auto_arima() 自动选择 p, q 参数
model = ARIMA(series, order=(0, d, None))  # 将q设为None让auto_arima自动选择
results = model.fit()

# 输出最佳参数
print("Best parameters: ", results.order)

请注意，`auto_arima()` 可能不会穷尽所有组合，而是会在一定范围内搜索。此外，它也可能返回一个包含多个参数的元组，这意味着它找到了一组近似的最佳参数。在实际应用中，你可能还需要结合领域知识和可视化分析来进一步验证这些选择。