python – 使用ARMA的Statsmodel

发布时间：2020-12-16 21:53:51 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：这里有点新,但试图使用statsmodel ARMA预测工具.我从雅虎导入了一些股票数据并得到ARMA给我适合的参数.但是,当我使用预测代码时,我收到的是一个错误列表,我似乎无法弄清楚.不太确定我在这里做错了什么： import pandasimport statsmodels.tsa.api as tsafrom

这里有点新,但试图使用statsmodel ARMA预测工具.我从雅虎导入了一些股票数据并得到ARMA给我适合的参数.但是,当我使用预测代码时,我收到的是一个错误列表,我似乎无法弄清楚.不太确定我在这里做错了什么：

import pandas
import statsmodels.tsa.api as tsa
from pandas.io.data import DataReader

start = pandas.datetime(2013,1,1)
end = pandas.datetime.today()

data = DataReader('GOOG','yahoo')
arma =tsa.ARMA(data['Close'],order =(2,2))
results= arma.fit()
results.predict(start=start,end=end)

错误是：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
C:Windowssystem32


最佳答案
对我来说看起来像个错误.我会调查一下.
https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/712
编辑：作为一种解决方法,您可以从DataFrame中删除DatetimeIndex并将其传递给numpy数组.它使得预测在日期方面变得有点棘手,但是当没有频率时使用日期进行预测已经相当棘手,因此只有开始和结束日期基本上没有意义.

import pandas
import statsmodels.tsa.api as tsa
from pandas.io.data import DataReader
import pandas

data = DataReader('GOOG','yahoo')
dates = data.index

# start at a date on the index
start = dates.get_loc(pandas.datetools.parse("1-2-2013"))
end = start + 30 # "steps"

# NOTE THE .values
arma =tsa.ARMA(data['Close'].values,2))
results= arma.fit()
results.predict(start,end)


                        （编辑：李大同）
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