arima-garch生成代码

ARIMA-GARCH是一种常见的时间序列模型，可以用于预测金融市场的波动性。下面是一个简单的Python代码示例，用于生成ARIMA-GARCH模型的预测结果：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 拟合ARIMA模型
model_arima = ARIMA(data['Close'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model_arima.fit(disp=0)

# 预测ARIMA模型
start_index = len(data)
end_index = start_index + 30
arima_forecast = model_fit.predict(start=start_index, end=end_index, dynamic=False)

# 拟合GARCH模型
model_garch = arch_model(data['Close'], p=1, q=1)
model_garch_fit = model_garch.fit(disp='off')

# 预测GARCH模型
garch_forecast = model_garch_fit.forecast(horizon=30)

# 结合ARIMA和GARCH的预测结果
combined_forecast = np.sqrt(garch_forecast.variance.values[-1, :]) * arima_forecast

# 可视化预测结果
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data['Close'])
ax.plot(combined_forecast)
plt.show()

在这个代码示例中，我们首先读取了一个名为"data.csv"的时间序列数据，然后拟合了一个ARIMA模型和一个GARCH模型。接下来，我们使用ARIMA模型生成了一个30天的预测，并使用GARCH模型生成了一个30天的波动率预测。最后，我们将ARIMA和GARCH模型的预测结果结合起来，并将其与原始数据一起可视化。