arima模型样本外预测python

ARIMA模型的样本外预测可以使用Python中statsmodels库中的predict()函数来实现。这个函数可以基于已经拟合好的ARIMA模型来进行预测，返回预测值和置信区间。

以下是一个简单的样本外预测的示例代码：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from pandas import DataFrame
import pandas as pd

# 创建ARIMA模型
model = ARIMA(df_train, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()

# 进行样本外预测
forecast = model_fit.predict(start=len(df_train), end=len(df)-1, typ='levels')

# 创建预测结果DataFrame
forecast_df = pd.DataFrame(forecast, columns=['Prediction'])

# 将预测结果与真实值合并
result = pd.concat([df_test, forecast_df], axis=1)

# 输出预测结果
print(result)

其中，`df_train`和`df_test`是时间序列数据的训练集和测试集，`order`参数指定了ARIMA模型的阶数，`typ`参数指定了预测值的类型。预测结果保存在`result`中，可以进行后续分析和可视化。

相关问题

分别基于svm和arima模型的股票预测 python实现 附github源码

SVM（支持向量机）是一种常用的分类器和回归分析器，在股票预测中也有很多应用。SVM的核心思想是利用一个非线性映射将样本从原始空间映射到高维特征空间，进而在特征空间中构造最优分类超平面。

使用SVM进行股票预测需要将历史股票数据转化为特征向量。此外，还需要确定SVM的正则化参数和核函数类型等超参数。

ARIMA（自回归移动平均）模型是一种常用的时间序列分析模型，在股票预测中也很受欢迎。ARIMA模型可以分为三个部分：自回归(AR)、积分(I)、移动平均(MA)。

使用ARIMA进行股票预测需要确定模型的ARMA阶数(ARIMA(p,d,q))，并对模型的参数进行估计和预测，同时还需要对时间序列进行差分、平稳性检验等处理。

这里给出基于Python实现的SVM和ARIMA股票预测代码的GitHub链接：

SVM: https://github.com/omkarkhunwadkar/Stock-Prediction-Using-SVM

ARIMA: https://github.com/HudsonHu/Stock-Prediction-ARIMA

python实现arima模型预测

ARIMA模型，也即自回归移动平均模型，是一种用来预测时间序列数据的统计学模型。Python可以通过statsmodels库实现ARIMA模型预测，以下是实现步骤：

第一步是导入相关库，包括pandas、matplotlib、statsmodels、numpy和datetime等库。pandas库用于时间序列数据处理，matplotlib库可以绘图展示预测结果，statsmodels库是ARIMA模型实现工具，numpy库主要用于数组操作，datetime库用于处理日期时间数据。

第二步是读入数据，使用pandas库从文件或数据库中读取数据，并将其转换为时间序列数据。

第三步是检查时间序列数据的稳定性，ARIMA模型需要对稳定的时间序列进行建模，如果数据不稳定则需要进行处理。检查时间序列稳定性有多种方法，包括ADF检验、KPSS检验以及样本自协方差和自相关函数等方法。

第四步是选择合适的ARIMA模型，通过观察时间序列数据的自相关和偏自相关函数图，可以选择ARIMA模型的参数p、d和q。其中，p表示自回归项数，d表示差分阶数，q表示移动平均项数。

第五步是模型拟合，使用statsmodels库的ARIMA函数进行模型拟合，得到模型的系数。

第六步是模型预测，使用拟合好的ARIMA模型对未来时间序列数据进行预测，并进行可视化展示。

通过以上步骤，就可以使用Python实现ARIMA模型预测。在实际应用中，可以根据需要对模型进行调整和优化，提高预测精度。