我是时间序列预测的新手，我希望将ARIMA/Prophet模型与基于历史股票市场数据和社交媒体情绪评分的XGBoost模型进行比较，预测未来的股票市场价值。是否有像ARIMA/Prophet这样的预测方法来评估它们的准确性，这样我就可以和XGBoost的预测精度做类似的比较了吗？
浏览 0提问于2020-07-15得票数 3
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ARIMA -股票预测
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我偶然发现了这个用于股票预测的。
这家伙使用的是微软股票的每日历史数据。由于股票市场每年有252-253个交易日，将频率设置为252通常不是更好吗？
浏览 14提问于2020-05-11得票数 0
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Min4 Min51.01 0.99 1.05 | x x这里的Min4和Min5是每个股票的预测值每一行代表特定股票在某个时期(列)的返回(在原始文件中，每行都有自己的ID和其他参数的数量，这些参数在这里被移除，以使分析更容易执行)。我希望为每个股票(例如，每一行)建立一个ARIMA模型，并对该特定股票预测前面的n个值(例如，x表示Min4和Min5 )。
浏览 1提问于2016-01-22得票数 1
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假设我有一个时间序列，它表示给定日期的股票价格。stock_price = [10, 15, 23, 24, 24, 23, 25, 25, 33, 30] model = ARIMA(series, order=(a,b,c))
然而，这些都不是我想要调整
浏览 10提问于2021-09-27得票数 0
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R中ARIMA预报的相同值
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我试图用ARIMA对R中的股票价格进行预测。我使用auto.arima函数来拟合我的模型。每次我尝试这样做时，我都会得到预测值的相同值。我试着使用不同的股票，但同样的事情发生在每一种情况下。在这里，我试着预测苹果价格：
Auto.arima(芳香苹果)预测苹果<-预测(适配程序，h=57)
我得
浏览 0提问于2019-02-23得票数 0
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我正在尝试使用ARIMA模型来预测股票价格数据，具体地说，我正在使用auto_arima。我的目标是预测未来30天的股票价格，并将其与测试数据进行比较。train = df[:-30]
from pmdarima import auto_arimamodel = aut
浏览 18提问于2020-05-20得票数 1
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我正在做一个项目，我试图评估不同的ARIMA模型对股票价格的估计效果。我有一份全年股票价格的数据。假设我想使用(0,1,0) ARIMA模型中前100天的数据来预测第101天的价格。我该怎么做呢？我只知道如何引用整个数据集 fit <- auto.arima(data)
prediction <- forecast(fit,h=20) 这就给出了我使用全年数据对未来20天的估计。
浏览 23提问于2021-03-25得票数 0
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我来自功能磁共振成像研究背景，在那里我分析了大量的时间序列数据，我想通过以下方式分析股票价格(或回报)的时间序列: 1)对特定市场领域的成功股票进行建模，然后将这一历史上成功的股票的时间序列与其他较新股票的时间序列进行交叉关联，以寻找重要的关系；2)对股票的价格时间序列进行建模，并使用预测(例如，指数平滑)来预测其未来价值。我想使用非线性建模方法(ARIMA和ARCH)来做这件事。几个问题: ARIMA和ARCH建模方法(假设实现它们
浏览 0提问于2010-05-15得票数 1
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我有一些时间序列，就像这个：我想预测未来的价值，所以我分裂了火车/测试(70/30)，我创建了几个ARIMA模型，但是它们都是完全错误的(也许我错了)。模型是预测一条直线。显然，也是在反转换后的值标准化后：所以，我很困惑。我不知道这些模型都这么差。我尝试了所有可能的配置，改变模式，季节性等等。，而且预测可以在一小段时间内是正确的。因此，这是预测使用99%作为训练集和1%作为测试集，所以不到50天。如你所见，仍然是一条直线。然而，在我看来，错误的部分是在预测
浏览 0提问于2022-09-29得票数 4
arima中的预测需要一个间隔和id，在我的例子中是interval=day和id=date。然而，股票收盘价在周末是不会报告的，我收到了错误的声明。在这种情况下，如何指定间隔？
浏览 8提问于2019-04-24得票数 1
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我正在从事一个时间序列分析项目，以预测股票价格。，输出返回10个“样本内”预测，而不是第一个“样本外”预测.pred2_ci = pred2.conf_int()print(pred2_ci) >>>输出: 10份“样本内”预测从2018-11-26开始，而不是从“2020-05-19”开始的10份“样本外”预测.(predictions_ARIMA_diff_cum
浏览 3提问于2020-05-24得票数 1
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我想用R中的ARIMA模型来预测股票收益，但我的数据不是固定的。除了将股票价格转换为收益外，我还尝试了diff函数来区分我的时间序列。我总是假设数据通过使用这两种方法中的一种而变得稳定。
浏览 9提问于2019-04-16得票数 0
在预测包中找不到forecast.Arima函数。错误显示"forecast.Arima“not found。预测函数可以用来代替'forecast.Arima‘函数吗？我使用的是预测8.1。其次，ARIMA的输出与未来日期的均值持平。这是因为我使用的是‘预测’功能吗？arima.forecast <- forecast(arima1, h=30)
浏览 6提问于2017-07-19得票数 2
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我有时间序列预测和监督/无监督机器学习算法(聚类、分类、决策树等)方面的基本知识。我现在的任务是预测一堆股票价格。每只股票都有其先前的交易价格(18个月)以及其他一些特征:息票、资产评级、行业等。有什么特殊的算法可以作为预测模型使用吗？将动态和静态信息结合在一起的步骤是什么？任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2023-03-02得票数 0
我目前正在为一些股票分别建立ARIMA模型，它们的收盘价。然而，在规划预测时，我得到的只是一条带有一点漂移的直线。但仅此而已。我没有得到任何明确的模式，例如，没有起伏的预测，只是直线与漂移。stationary
adf.test(ts) # --> not stationariy, differencing required
arima <- auto.arima(t
浏览 7提问于2020-05-08得票数 1
arima.predict()和arima.forecast()的区别是什么？
在python中，预测时间序列的应该使用哪个函数？
浏览 1提问于2018-08-28得票数 1
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基于日值的时间序列预测
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我正在用auto.Arima进行单变量数据预测，但我的预测是不正确的。我正确地使用了所有的步骤，但点预测值是不正确的。请帮帮我。(fit_arima))
forecast_Arima1017.058我尝试将数据作为ts对象加载，并得到了准确的点预测值，
浏览 1提问于2022-05-14得票数 0
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如何生成“较低”和“较高”预测，而不仅仅是"yhat"？import statsmodelsmodel = arima.fit() 现在我可以生成"yhat“
浏览 1329提问于2020-10-09得票数 2
背景：I正在绘制具有多个预测的历史数据，用于视觉准确性检查。当显示在“观察”的x轴上时，这是非常有效的。不过，(A)由于预测数据不是时间序列，所以没有在时间尺度上绘制；及(B)我不知道如何强迫x轴加1年，才能显示预测。
问题： (A)如何将原始时间戳恢复到预测数据？我知道我可以手动重新创建时间序列，但是在预测的每一次迭代中都需要这样做。我已经考虑过使用预报()而不是预测()，但是额外的预测迭代仍然存在同样的问题，即不是时间序列。是否有一种简单的方法将原始时间戳恢复到<e
浏览 4提问于2013-08-08得票数 2
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我已经训练了一个包含外生变量的auto_arima模型，现在我想根据现有的时间序列进行预测。我的训练是这样的： max_p但是现在我已经用完整的时间序列训练了我的模型，如果我没有外生变量的未来值，我就会产生一个怎样的预测问题.stepwise_model_final = auto_arima
浏览 6提问于2022-11-18得票数 0
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