python东方财富网股票收盘价时间序列预测

股票收盘价时间序列预测是一种基于历史数据的预测方法，它利用历史数据的趋势和周期性来预测未来的价格走势。Python中有多种用于时间序列预测的库和工具，例如pandas、numpy、statsmodels、scikit-learn和TensorFlow等，以下是一个使用ARIMA模型进行时间序列预测的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_price.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

# 绘制收盘价时间序列图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(df['Close'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.show()

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

# 训练ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(train_data['Close'], order=(1, 1, 1))
results = model.fit()

# 预测未来收盘价
future_price = results.forecast(steps=len(test_data))[0]
test_data['Predicted'] = future_price

# 绘制预测结果图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(train_data['Close'], label='Training Data')
plt.plot(test_data['Close'], label='Testing Data')
plt.plot(test_data['Predicted'], label='Predicted Data')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close Price')
plt.legend()
plt.show()

该代码使用了pandas库读取股票数据，并使用matplotlib库绘制了收盘价时间序列图。然后将数据拆分为训练集和测试集，并使用ARIMA模型进行训练和预测。最后使用matplotlib库绘制了训练集、测试集和预测结果的图形。需要注意的是，该代码仅供参考，实际的时间序列预测需要根据具体情况选择适当的模型和参数，并进行全面的风险评估。