一阶差分为num["diff_1"]，如何用代码实现bic/aic指标定p、q

在进行ARMA模型选择时，我们通常使用BIC和AIC指标来衡量模型的好坏。BIC和AIC都是信息准则，其中BIC更加倾向于选择简单模型，而AIC更倾向于选择复杂模型。在ARMA模型中，我们需要选择p和q，其中p表示自回归阶数，q表示移动平均阶数。下面是一个示例代码，用于计算BIC和AIC指标，并选择最佳的ARMA模型。

import statsmodels.api as sm

# 计算BIC和AIC指标
def calculate_bic_aic(data, p, q):
    model = sm.tsa.ARMA(data, order=(p, q))
    results = model.fit()
    return (results.bic, results.aic)

# 选择最佳模型
def select_best_model(data):
    best_bic = float("inf")
    best_aic = float("inf")
    best_p = 0
    best_q = 0
    for p in range(3):
        for q in range(3):
            if p == 0 and q == 0:
                continue
            try:
                bic, aic = calculate_bic_aic(data, p, q)
                if bic < best_bic:
                    best_bic = bic
                    best_p = p
                    best_q = q
                if aic < best_aic:
                    best_aic = aic
                    best_p = p
                    best_q = q
            except:
                continue
    return (best_p, best_q)

在这个示例代码中，我们使用了statsmodels库来拟合ARMA模型，并计算BIC和AIC指标。我们定义了两个函数，calculate_bic_aic和select_best_model。calculate_bic_aic函数接受时间序列数据和p、q两个参数，使用这些参数来拟合ARMA模型，并返回BIC和AIC指标。select_best_model函数接受时间序列数据，使用一个双重循环来尝试不同的p和q值，计算BIC和AIC指标，并选择最佳的ARMA模型。

在实际应用中，我们可以将时间序列数据传递给select_best_model函数，它会返回最佳的p和q值，然后我们可以使用这些值来拟合ARMA模型并进行预测。