最新代码：股票预测配套代码(jupyter版)-机器学习文档类资源-CSDN下载
视频：基于python进行股票趋势预测_哔哩哔哩_bilibili
Python的功能可谓相当强大，在很多行业具有相当的优势，这种优势很大程度上来源于各种第三方库。本文介绍了如何利用时间序列模型ARIMA进行股票走势预测。
环境：windows 64
平台：Jupyter Notebook (Kernel python3)
库：tushare statsmodels pandas numpy seaborn matplotlib
先来看看效果吧
图1 预测结果图
图1中橙色线条为股票行情实际数据，蓝色线条为模型预测的行情走势，预测结果显示股票呈上涨趋势，从长期来看，还是符合实际走势的，证明了ARIMA模型具有一定的可信性。但是在这里还是要提醒大家一句，股市有风险，投资需谨慎。模型只能提供一个参考，并不能完全正确的指导用户投资。
股票行情数据获取
数据的获取利用第三方库tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包, 具体的介绍点我。
tushare的安装方法很简单, pip install tushare即可。
import tushare
data=tushare.get_h_data('600000',start='2005-05-05')
data.to_csv('600000_2005.csv')注意：调用get_h_data时有时会出现错误，可能是由于服务器不稳定，重新执行即可。但两次调用之间要间隔一定时间。
数据读取与预处理
df=pd.read_csv('600000_2005.csv',index_col=0,parse_dates=[0])
#index_col表示把第一列设为index,parse_dates=[0]表示把第一列按datetime格式解析
图2 读取数据展示
pandas读取出的数据如图2所示，我们将选取close，即收盘价作为考核指标来建立ARIMA模型。
ARIMA模型建立
stock_week=df['close'].resample('W-TUE').mean()
#将收盘价作为评判标准，resample指按周统计平均数据(可以指定哪天为基准日，此处是周二为基准)
stock_train=stock_week['2005':'2017'].dropna()
#选取2005-2017的数据画图看一下现在的数据
图3 重采样后的数据
图3使用matplotlib和seaborn绘制，代码如下
stock_train.plot(figsize=(12,8))
# plt.legend(bbox_to_anchor=(1.25,0.5))
plt.title('Close Price')
sns.despine() #边框控制，默认没有上方和右方的框
plt.show()由图3可以看出，数据波动比较大，而时间序列模型要求数据平缓，满足平稳性的要求。因此需要对数据进行差分处理。
stock_diff=stock_train.diff().dropna() #对数据进行差分，目的使数据平缓,满足平稳性的要求
plt.figure()
plt.plot(stock_diff)
font_loc=''
plt.title('一阶差分',fontproperties=font_set) #注意要设置字体，否则会乱码
plt.show()
图4 一阶差分结果图
一阶差分的结果如图4所示，图4可以看出数据基本已经趋于平缓，为了确定一阶差分足以满足需求，再进行ACF和PACF检验，ACF和PACF可以直接调用statemodel里的函数进行求算。
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf,plot_pacf
acf=plot_acf(stock_diff,lags=20)
plt.title('ACF')
acf.show()
plt.show()
pacf=plot_pacf(stock_diff,lags=20)
plt.title('PACF')
pacf.show()
plt.show()
图5 ACF结果图
图6 PACF结果图
由图5和图6可以看出，进行一阶差分时，结果已经落在了置信区间内（图中蓝色区域），因此可以确定进行一阶差分是可靠有效的。
接下来就可以进行ARIMA模型训练了
model=ARIMA(stock_train,order=(1,1,1),freq='W-TUE')#训练模型,order表示（p,d,q）
result=model.fit()最后一步就是利用建立好的result模型来预测走势了
pred=result.predict('20160816','20180112',dynamic=True,typ='levels')#注意预测的起始时间要在训练时间的范围内，结束时间没有要求plt.figure(figsize=(6,6))
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(pred)
plt.plot(stock_train)
plt.show()画图
就可以看见文章开头的结果了
注：第一次发博客，不足之处欢迎大家提意见，另外该博文主要参考了唐宇迪机器学习视频以及很多已有博客，在此予以声明。
