Python数据可视化:分析股票数据,折线图显示数据

时间:2020-11-25 14:14:00 来源:互联网 作者: 神秘的大神 字体:

前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

以下文章来源于数据皮皮侠,作者:皮皮侠

主要一个股票,使用时间序列模型研究按照下面的流程来研究一下其变化趋势,看看准不准,Python代码写的比较优美,学习者可以研读一下整个程序流程。

 

步骤:

  1. 准备数据
  2. 可视化数据、审查数据
  3. 处理数据
  4. 根据ACF、PACF定阶
  5. 拟合ARIMA模型
  6. 预测
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""

import pandas as pd
import pandas_datareader
import datetime
import matplotlib.pylab as plt
from matplotlib.pylab import style
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

style.use('ggplot')     # 设置图片显示的主题样式

# 解决matplotlib显示中文问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题


def run_main():
    """
        主函数
    """
    # 1. 准备数据
    # 指定股票分析开始日期
    start_date = datetime.datetime(2009, 1, 1)
    # 指定股票分析截止日期
    end_date = datetime.datetime(2019, 4, 1)
    # 股票代码
    stock_code = '600519.SS'    # 沪市贵州茅台

    stock_df = pandas_datareader.data.DataReader(
                        stock_code, 'yahoo', start_date, end_date
                )
    # 预览数据
    print(stock_df.head())

    # 2. 可视化数据
    plt.plot(stock_df['Close'])
    plt.title('股票每日收盘价')
    plt.show()

    # 按周重采样
    stock_s = stock_df['Close'].resample('W-MON').mean()
    stock_train = stock_s['2014':'2018']
    plt.plot(stock_train)
    plt.title('股票周收盘价均值')
    plt.show()

    # 分析 ACF
    acf = plot_acf(stock_train, lags=20)
    plt.title("股票指数的 ACF")
    acf.show()

    # 分析 PACF
    pacf = plot_pacf(stock_train, lags=20)
    plt.title("股票指数的 PACF")
    pacf.show()

    # 3. 处理数据,平稳化数据
    # 这里只是简单第做了一节差分,还有其他平稳化时间序列的方法
    stock_diff = stock_train.diff()
    diff = stock_diff.dropna()
    print(diff.head())
    print(diff.dtypes)

    plt.figure()
    plt.plot(diff)
    plt.title('一阶差分')
    plt.show()

    acf_diff = plot_acf(diff, lags=20)
    plt.title("一阶差分的 ACF")
    acf_diff.show()

    pacf_diff = plot_pacf(diff, lags=20)
    plt.title("一阶差分的 PACF")
    pacf_diff.show()

    # 4. 根据ACF和PACF定阶并建立模型
    model = ARIMA(stock_train, order=(1, 1, 1), freq='W-MON')
    # 拟合模型
    arima_result = model.fit()
    print(arima_result.summary())

    # 5. 预测

    pred_vals = arima_result.predict(start=str('2019-01'),end=str('2019-03'),
                                     dynamic=False, typ='levels')
    print(pred_vals)

    # 6. 可视化预测结果
    stock_forcast = pd.concat([stock_s, pred_vals], axis=1, keys=['original', 'predicted'])

    plt.figure()
    plt.plot(stock_forcast)
    plt.title('真实值vs预测值')
    plt.savefig('./stock_pred.png', format='png')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    run_main()

 

结果显示: