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我正在尝试预测标准普尔 500 指数。但是，我得到的预测是平线（没有季节性或任何东西）。尝试使用 python Pyramid Arima 库。数据是标准普尔 500 指数 (SPY)，每日“收盘价”。

对 auto_arima 函数有任何建议的更改吗？有没有办法对此进行调整，以便最终预测显示趋势和季节性而不是平坦线？ 

import pmdarima as pm

smodel = pm.auto_arima(data, start_p=0, start_q=0,
                         test='adf',
                         max_p=4, max_q=4, m=7,
                         start_P=0, seasonal=True,
                         d=None, D=1, trace=True,
                         error_action='ignore',  
                         suppress_warnings=True, 
                         stepwise=True)

smodel.summary()

在此处输入图像描述

# Forecast
n_periods = 52
fitted, confint = smodel.predict(n_periods=n_periods, return_conf_int=True)
index_of_fc = pd.date_range(data.index[-1], periods = n_periods, freq='MS')

# make series for plotting purpose
fitted_series = pd.Series(fitted, index=index_of_fc)
lower_series = pd.Series(confint[:, 0], index=index_of_fc)
upper_series = pd.Series(confint[:, 1], index=index_of_fc)

# Plot
plt.plot(data)
plt.plot(fitted_series, color='darkgreen')
plt.fill_between(lower_series.index, 
                 lower_series, 
                 upper_series, 
                 color='k', alpha=.15)

plt.title("SARIMA - Final Forecast of SPY")
plt.show()

在此处输入图像描述

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1 回答 1

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当您的历史数据没有很强的季节性并且预测模型难以预测那里的未来数据点时，就会发生这种情况，因此它只是取您先前值的平均值并预测为未来。因此，您将获得直线。

于 2020-01-09T05:40:49.503 回答