预测股票价格一直是金融分析中一个诱人但具有挑战性的话题。时间序列分析中流行的一种方法是自回归 (AR) 模型。在本教程中,我们将探讨如何使用 AR 模型来预测苹果和微软这两个科技巨头的股价。
什么是自回归?
自回归是一种时间序列模型,它使用先前时间点的观测值来预测下一个时间点。简而言之,它假设特定时间的值t线性依赖于p先前的值。
优点:
简单性:AR 模型易于理解和实现。
效率:对于随着时间的推移表现出特定模式的特定数据集,它们可以非常准确。
缺点:
假设:AR 假设线性,可能无法捕获复杂的关系。
平稳性:数据集应该是平稳的,这意味着平均值和方差等统计属性随着时间的推移保持不变。
为什么使用 AR 进行股票分析?股票价格是连续的,并且通常取决于过去的价格,这使得 AR 成为潜在的候选者。然而,请记住,股票价格可能会受到无数外部因素的影响,因此请始终将 AR 与其他技术和见解结合起来。
需要导入库
在继续进行其余操作之前,您需要安装或创建一个虚拟环境(纯 Python 或 Conda、Mumba)。您还可以尝试在 Google Colab 中打开代码(复制文章末尾要点的链接)。
需要安装的库:
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install statsmodels
pip install yfinance
需要导入的库:
# Import Necessary Librar