arima-garch生成代码

ARIMA-GARCH模型是一种常用于金融市场预测的时间序列模型，可以用来预测未来的股价、汇率等。以下是一个简单的Python代码示例，用于生成ARIMA-GARCH模型并进行预测：

import pandas as pd
import numpy as np
from arch import arch_model
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

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

# ARIMA模型拟合
model_arima = ARIMA(data, order=(2, 1, 2))
result_arima = model_arima.fit()

# GARCH模型拟合
model_garch = arch_model(result_arima.resid, vol='GARCH', p=1, q=1)
result_garch = model_garch.fit()

# 预测
forecast_horizon = 10
forecasts = result_garch.forecast(horizon=forecast_horizon)

# 输出预测结果
print(forecasts.mean[-forecast_horizon:])

在以上代码中，首先我们读取了数据，并使用ARIMA模型进行拟合，得到残差序列。然后我们再使用GARCH模型对残差序列进行拟合，得到模型的参数。最后，我们可以使用模型预测未来的值。