利用python自动拟合时间序列模型

首先，你需要导入所需要的库，比如说 pandas、numpy、matplotlib 和 statsmodels 等库。

然后，你需要准备好你的时间序列数据，将其转换为 pandas DataFrame 格式。确保你的时间序列数据按时间顺序排序，并且没有缺失值。

接下来，你可以使用 pandas 的 resample() 函数对时间序列数据进行重采样，以便更好地观察数据的趋势和周期性。

在拟合时间序列模型之前，你需要对数据进行平稳性检验。如果数据不平稳，你可以使用差分操作将其转换为平稳时间序列。你可以使用 pandas 的 diff() 函数进行一阶差分操作。

然后，你可以使用 statsmodels 库的 ARIMA 模型（自回归移动平均模型）或 SARIMA 模型（季节性自回归移动平均模型）来拟合时间序列模型。你可以使用 statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA() 或 statsmodels.tsa.statespace.sarimax.SARIMAX() 函数来进行拟合。

最后，你可以使用拟合好的模型来预测未来的数据。你可以使用模型的 predict() 函数来预测未来的数据，并使用 matplotlib 库来绘制预测结果。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 导入时间序列数据
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

# 对时间序列数据进行重采样
df_resampled = df.resample('D').mean()

# 平稳性检验
adf_test = sm.tsa.stattools.adfuller(df_resampled['Value'])
print('ADF Statistic: %f' % adf_test[0])
print('p-value: %f' % adf_test[1])

# 差分操作
df_diff = df_resampled.diff().dropna()

# ARIMA 模型拟合
model = sm.tsa.arima_model.ARIMA(df_diff['Value'], order=(1, 1, 1))
results = model.fit()

# 预测未来数据
pred = results.predict(start=len(df_diff), end=len(df_diff)+30)

# 绘制预测结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(df_resampled['Value'], label='Original')
ax.plot(df_diff['Value'], label='1st Diff')
ax.plot(results.fittedvalues, label='Fitted')
ax.plot(results.predict(start=len(df_diff), end=len(df_diff)+30), label='Forecast')
ax.legend()
plt.show()

注意，这只是一个简单的示例代码。在实际应用中，你需要根据数据的情况调整模型参数，并进行模型诊断和优化。