2.39 ARIMA实战：用Python对沪市指数进行预测，附完整代码

2.39 ARMA/ARIMA实战：用Python对沪市指数进行预测，附完整代码

引言

本文通过沪市指数预测实战案例，演示如何使用ARMA/ARIMA模型进行时间序列预测。从数据获取、模型训练到预测，提供完整的代码实现。

一、数据准备

1.1 获取股票数据

# 获取沪市指数数据defget_stock_index_data():""" 获取沪市指数数据（模拟） """# 实际应用中使用yfinance或tushare获取dates=pd.date_range('2020-01-01','2023-12-31',freq='D')# 模拟指数数据np.random.seed(42)n=len(dates)base=3000trend=np.linspace(0,500,n)seasonal=50*np.sin(2*np.pi*np.arange(n)/252)# 年度周期noise=np.random.randn(n)*30values=base+trend+seasonal+noise df=pd.DataFrame({'date':dates,'close':values})df.set_index('date',inplace=True)returndf df_index=get_stock_index_data()print(f"数据形状:{df_index.shape}")print(df_index.head())

二、数据预处理

2.1 平稳性检验

# 平稳性检验fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerdefcheck_stationarity(ts):""" 检验序列平稳性 """result=adfuller(ts)print("ADF检验结果:")print(f" ADF统计量: