garch预测 python_Python实战—基于GARCH模型股票趋势预测

GARCH模型是一种常用于股票价格波动预测的时间序列模型，通过对历史数据进行分析，可以预测未来股票价格的波动情况。在Python中，可以使用statsmodels库中的GARCH函数来实现GARCH模型的预测。具体步骤如下：

1.导入必要的库和数据集

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.tsa.arima_process import ArmaProcess
from statsmodels.tsa.stattools import arma_order_select_ic
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.tsa.statespace import sarimax
from statsmodels.tsa.arima_process import ArmaProcess
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.stattools import arma_order_select_ic
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.tsa.statespace import sarimax
from arch import arch_model
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("stock_data.csv")
df.set_index('Date', inplace=True)

2.进行时间序列分析

# 检验数据是否平稳
result = adfuller(df['Price'])
print(f'ADF Statistic: {result[0]}')
print(f'p-value: {result[1]}')

3.拆分训练集和测试集

# 拆分训练集和测试集
train_data = df[:'2019-12-31']
test_data = df['2020-01-01':]

4.训练GARCH模型

# 训练GARCH模型
model = arch_model(train_data, p=2, q=2)
results = model.fit()
print(results.summary())

5.使用训练好的模型进行预测

# 使用训练好的模型进行预测
forecasts = results.forecast(start='2020-01-01', horizon=30)
print(forecasts.mean)

以上就是使用GARCH模型进行股票价格波动预测的Python实现过程。