arima-lstm组合预测股票价格

### 使用ARIMA-LSTM组合模型进行股票价格预测的方法

#### 数据准备阶段
为了构建有效的ARIMA-LSTM组合模型，首先需要获取并预处理目标公司的股价数据。这通常涉及下载历史交易记录，并对其进行清洗和转换以便后续分析。具体操作包括去除缺失值、异常点检测以及调整时间戳等。

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 假设已经有一个CSV文件包含了某只股票的历史收盘价
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

# 查看前几行的数据以确认格式正确无误
print(df.head())

#### 特征工程与探索性数据分析(EDA)
在此步骤中，除了基本的价格走势外，还可以考虑加入其他可能影响股价的因素作为额外输入特征给LSTM网络训练使用；比如成交量、技术指标MACD/RSI等等。同时也要注意对原始序列做适当变换使其满足建模前提条件——弱平稳特性[^2]。

#### 构建ARIMA部分
对于ARIMA组件而言，主要任务是从已知的时间序列里找到最佳参数\( p \), \( d \)，和\( q \)来拟合一个合适的自回归积分滑动平均过程。这部分工作可以通过自动化的网格搜索算法完成，在此过程中还需要评估不同配置下的AIC/BIC准则得分从而挑选最优解。

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import numpy as np

def fit_arima_model(data):
    best_aic = float("inf")
    best_order = None
    
    for i in range(0, 3):  
        for j in range(0, 3): 
            try:
                tmp_model = ARIMA(data, order=(i,1,j)).fit()
                
                if tmp_model.aic < best_aic:
                    best_aic = tmp_model.aic
                    best_order = (i,1,j)
                    
            except Exception as e:
                continue
                
    final_model = ARIMA(data, order=best_order).fit()    
    return final_model.predict(start=len(data)-1,end=len(data)+90)[1:] # 返回未来90天的预测值

#### 训练LSTM神经网络
一旦完成了上述准备工作之后就可以着手搭建深层循环单元组成的RNN架构了。这里建议采用Keras框架下封装好的Sequential API接口快速定义好整个计算图谱结构体。值得注意的是为了让两个子模块之间能够无缝衔接起来，则需先将经过差分运算后的残差项馈入到隐藏层节点当中去继续学习剩余未被捕捉的信息模式[^4]。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,LSTM,Dropout

def build_lstm_network(input_shape):
    model = Sequential([
        LSTM(units=50,return_sequences=True,input_shape=input_shape),
        Dropout(rate=0.2),

        LSTM(units=50,return_sequences=False),
        Dropout(rate=0.2),

        Dense(units=1)])

    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='mean_squared_error')

    return model

#### 结果融合策略
最后一步就是把来自ARIMA和LSTM各自独立产生的短期趋势估计结合起来形成最终输出向量。一种简单有效的方式便是取两者加权求和的形式，权重系数可以根据实际情况灵活设定或者借助交叉验证手段动态优化得到最理想的比例关系[^3]。

arima_forecast = ... # 来源于前面提到过的函数调用结果
lstm_predictions = ... # 同样来自于之前建立的那个深度学习模型实例化对象predict方法返回数组

final_prediction = arima_forecast * w1 + lstm_predictions * w2