时间序列汇率预测的代码

时间序列汇率预测通常涉及使用统计学方法或机器学习模型，如自回归整合移动平均（ARIMA）、指数平滑法（Exponential Smoothing）、季节性分解法（Seasonal Decomposition of Time Series，STL），或者基于深度学习的模型，比如循环神经网络（RNN）特别是长期短期记忆（LSTM）。

下面是一个简单的Python示例，使用`pandas`, `statsmodels`, 和 `sklearn` 进行ARIMA模型的建立：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
df = pd.read_csv('exchange_rate_data.csv', index_col=0)  # 假设数据文件包含日期列作为索引

# 数据预处理，例如填充缺失值、归一化等
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 将数据分为训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
train, test = df[:train_size], df[train_size:]

# 建立ARIMA模型
model = ARIMA(train['Exchange Rate'], order=(5,1,0))  # 确定ARIMA(p,d,q)参数
model_fit = model.fit()

# 预测
predictions = model_fit.forecast(steps=len(test))[0]

# 计算预测误差
error = mean_squared_error(test['Exchange Rate'], predictions)

# 打印预测结果和误差
print(predictions[-1])
print(error)