用R语言写代码，数据路径为"D:\Desktop\002362hwkj.xlsx"，使用ARIMA模型预测股票收益时间序列，要求将数据中2012年至2018年作为训练集，2018至2021年数据作为测试集，验证该模型的预测准确率，并作图

以下是用R语言编写的代码，实现对数据路径为"D:\Desktop\002362hwkj.xlsx"的股票收益时间序列的ARIMA模型预测，并将2018至2021年的数据作为测试集，计算预测准确率，并作图：

# 导入所需库
library(readxl)
library(forecast)

# 读取数据
data <- read_excel("D:/Desktop/002362hwkj.xlsx")

# 将数据转换为时间序列
ts_data <- ts(data$shouyi, start = c(2010, 1), frequency = 12)

# 拆分训练集和测试集
train_data <- window(ts_data, start=c(2012,1), end=c(2018,12))
test_data <- window(ts_data, start=c(2019,1))

# 拟合ARIMA模型
fit <- auto.arima(train_data)

# 对测试集进行预测
forecast <- forecast(fit, h = length(test_data))

# 计算预测准确率
accuracy <- accuracy(forecast, test_data)

# 打印预测准确率
cat("预测准确率为：", accuracy$Overall[2], "\n")

# 绘制预测结果图形
plot(forecast, main="ARIMA Model Forecast", xlab="Year", ylab="Stock Returns")
lines(test_data, col="red")
legend("bottomright", legend=c("Forecast", "Actual"), col=c("blue", "red"), lty=1)

其中，首先使用`read_excel`函数读取Excel文件中的数据，然后使用`ts`函数将数据转换为时间序列对象。接着，使用`window`函数将数据拆分为训练集（2012至2018年数据）和测试集（2019至2021年数据）。然后，使用`auto.arima`函数拟合ARIMA模型，并使用`forecast`函数进行预测。接着，使用`accuracy`函数计算预测准确率，并使用`plot`函数作图，其中蓝色线条表示预测结果，红色线条表示测试集中的实际数据。最后，使用`legend`函数添加图例说明。