基于多只股票的数据混合成一个ARIMA模型去预测，ARIMA模型预测代码

以下是基于多只股票数据混合成一个ARIMA模型去预测的Python代码示例：

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

# 读取多只股票数据
stock1 = pd.read_csv('path/to/stock1.csv')
stock2 = pd.read_csv('path/to/stock2.csv')
stock3 = pd.read_csv('path/to/stock3.csv')
...
# 将多只股票数据合并成一个DataFrame
stocks = pd.concat([stock1, stock2, stock3, ...], axis=1)

# 定义ARIMA模型参数
p = 5  # 自回归项数
d = 1  # 差分阶数
q = 0  # 移动平均项数

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(stocks, order=(p, d, q))
results = model.fit()

# 预测未来30个交易日的股价
forecast = results.forecast(steps=30)

# 可视化预测结果
plt.plot(stocks)
plt.plot(forecast[0])
plt.show()

需要注意的是，对于不同的股票数据，可能需要设置不同的ARIMA模型参数。因此，在实际应用中，需要对每只股票的数据分别进行ARIMA模型拟合和预测。