生成代码jupyter notebook 使用创建的对原始序列建立 ARIMA（0，1，1）模型对 2018 年 1 月至 3 月的收盘价进行预测，并分别绘制实际数据的折线图和模型预测得到的 2018 年 1 月至 3 月数据折线图，进行对比分析

以下是生成代码的 Jupyter Notebook：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
df = pd.read_csv('stock_price.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
df = df[['close']]
df = df.dropna()  # 去除缺失值

# 将时间序列转化为平稳序列
diff = df.diff().dropna()

# 建立 ARIMA(0,1,1) 模型
model = ARIMA(diff, order=(0,1,1)).fit()

# 预测 2018 年 1 月至 3 月的收盘价
start_date = '2018-01-01'
end_date = '2018-03-31'
pred = model.predict(start=start_date, end=end_date)

# 将预测结果转化为原始序列
pred_sum = pred.cumsum()
pred_close = df.iloc[-1]['close'] + pred_sum

# 绘制实际数据的折线图和模型预测得到的数据折线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(df.loc[start_date:end_date, 'close'], label='Actual Data')
ax.plot(pred_close, label='Predicted Data')
ax.legend()
plt.show()

解释一下代码的各个部分：

1. 读取数据：使用 pandas 库读取 csv 文件，并将数据转化为时间序列格式。

2. 将时间序列转化为平稳序列：由于时间序列数据通常存在非平稳性，需要对其进行差分处理，将其转化为平稳序列。

3. 建立 ARIMA(0,1,1) 模型：使用 statsmodels 库中的 ARIMA 模型建立 ARIMA(0,1,1) 模型。

4. 预测 2018 年 1 月至 3 月的收盘价：使用建立好的模型进行预测，并将结果转化为原始序列格式。

5. 绘制实际数据的折线图和模型预测得到的数据折线图：使用 matplotlib 库绘制实际数据和预测数据的折线图，并进行对比分析。

需要注意的是，由于 ARIMA 模型需要满足一定的条件（如平稳性、白噪声等），因此需要对数据进行前处理和调整模型参数，以获得更好的预测效果。