「数据游戏」：使用 ARIMA 算法预测三往后招商银行收盘价

做者：天琼，「数据游戏」优胜队伍成员

介绍

本文整理记录了参与的一次小型数据分析竞赛「数据游戏」，竞赛目标是预测2019年5月15日A股闭市时招商银行600036的股价。

主要思路是利用ARIMA算法作时间序列预测。

使用的数据是公开的数据集 tushare。

拿到题目和数据以后，首先结合既往经历，以为想要预测准股价，自己是一个不可能的事情，尤为是A股。

影响股价的因素很是复杂并且不透明，以及金融投资领域具备的反身性理论，使得此次预测更多偏向于实验性质，同时对竞争结果不要有太高的指望。

预测得准，是你的运气；预测的烂，也不会影响你从中学到什么。学习第一，比赛第二吧。

鉴于以上，本次预测只使用了close的时间序列。更多的数据其实并无什么用。

首先了解下本文的 ARIMA 建模过程

1. 获取时间序列数据 ；
2. 观察数据是否为平稳时间序列；
3. 对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算，转化为平稳时间序列；
4. 对处理获得的平稳时间序列，求它的阶数p,q;
5. 根据ARIMA算法建模，ARIMA(data, order=(p, d, q))
6. 模型检验和调优
7. 预测

初学的小伙伴们可能对这个过程并不熟悉，不要紧，先背下来。

对Python不熟悉的小伙伴们， 我给你们总结了几句车轱辘话，你们先强行了解下。

1. 获取时间序列数据:

data = pd.read_excel(‘600036.xlsx’, index=None)
train = data[‘close’]

1. 观察数据是否为平稳时间序列；对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算，转化为平稳时间序列；

adf_data = sts.adfuller(train)
diff = train.diff(1)

1. 对处理获得的平稳时间序列，求它的阶数p, q

sm.tsa.arma_order_select_ic(train, max_ar=8, max_ma=8, ic=[‘aic’, ‘bic’, ‘hqic’])

1. 根据ARIMA算法建模

ARMAModel = sm.tsa.ARIMA(train, order=(4,1,2)).fit()

1. 模型检验和调优

train_shift = train.shift(1)
pred_recover = predicts.add(train_shift)
np.sqrt( sum( (pred_recover -train) ** 2)/train.size )

1. 预测

f = ARMAModel.forecast(3)

以上，是本文的核心代码，你们若是一时看不懂，能够跳过。
能够看看下面更详细的步骤。

导入数据并处理

# 导入必须的模块
import tushare as ts  #使用的公开的数据
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.tsa.stattools as sts

import wconfig as wc  #自定义打印输出控制模块，与本次竞赛无关
wc.dispy() 

# 导入数据，从去年1月开始便可
data = ts.get_hist_data('600036', start='2018-01-08', end='2019-05-10').sort_index()
#data = ts.get_hist_data('600036', start='2018-04-01').sort_index().reset_index()

# 数据安全和源数据备份
#data.to_excel('600036.xlsx')

# 源数据可靠性检查。12日发现tushare的数据有错误，须要手工矫正（13日该数据恢复正常）。
print('tushare中5月10日close股价为: %.2f元，与实际不符！' % (data['close']['2019-05-10']))
data['close']['2019-05-10']=33.61
print('当日实际收盘价应为: %.2f元' % data['close']['2019-05-10'])

# 只取 close 字段做为训练数据
train = data['close']
train.index = pd.to_datetime(train.index)  # 将字符串索引转换成时间索引
train.tail()
train.tail().index

tushare中5月10日close股价为: 33.48元，与实际不符！
当日实际收盘价应为: 33.61元

检验时间序列的稳定性

ARIMA算法要求时间序列稳定，因此在建模以前，要先检验时间序列的稳定性。
adfuller就是用来干这个的。
adfuller 全称 Augmented Dickey–Fuller test， 即扩展迪基-福勒检验，用来测试平稳性。

先作一个解释器, 让 adfuller 的输出结果更易读易理解：

def tagADF(t):
    result = pd.DataFrame(index=["Test Statistic Value", "p-value", "Lags Used", 
                                 "Number of Observations Used", 
                                 "Critical Value(1%)", "Critical Value(5%)", "Critical Value(10%)"],
                          columns=['value']
    )
    result['value']['Test Statistic Value']=t[0]
    result['value']['p-value']=t[1]
    result['value']['Lags Used']=t[2]
    result['value']['Number of Observations Used'] = t[3]
    result['value']['Critical Value(1%)']=t[4]['1%']
    result['value']['Critical Value(5%)']=t[4]['5%']
    result['value']['Critical Value(10%)']=t[4]['10%']
    print('t is:', t)
    return result

adfuller检验是检查时间序列平稳性的统计测试之一。 这里的零假设是：序列 train 是非平稳的。
测试结果包括测试统计和差别置信水平的一些关键值。 若是测试结果中的 P-value 小于临界值，咱们能够拒绝原假设并说该序列是平稳的。

adf_data = sts.adfuller(train)
tagADF(adf_data)

检验结果显示，p-value=0.414, 远远大于5%的临界值，说明零假设是成立的，即序列 train 是非平稳的。

t is: (-1.7325346908056185, 0.4144323576685054, 0, 322, {‘1%’: -3.4508226600665037, ‘5%’: -2.870558121868621, ‘10%’: -2.571574731684734}, 523.9067372199033)

时间序列平稳化

为了让时间序列平稳，须要对 train 序列作差分运算：

# df.diff 差分运算，默认是后一行减前一行
# http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.diff.html?highlight=diff#pandas.DataFrame.diff
diff = train.diff(1).dropna()  # df.dropna 删除有缺失值的行
plt.figure(figsize=(11,6))  # 指定显示大小
plt.plot(diff, label='Diff')  # 绘制趋势图
plt.legend(loc=0)  # 显示图例，loc指定图例位置，0为最佳位置。

关于时间序列稳定性的判断标准，可参考这篇博客：https://blog.csdn.net/u012735...

检验差分数据的平稳性

检验差分后数据的平稳性，和第一次验证方法相同

adf_Data1 = sts.adfuller(diff)
tagADF(adf_Data1)  # p-value很小，零假设不成立，所以，diff数据序列符合平稳性要求。

肯定ARIMA的阶数p,q

在这里，先简单解释下本身对 ARIMA 算法的理解。不正确的地方请你们指点。

ARIMA算法认为时间序列上 t 时刻的值由2部分构成，第一部分是由以前p项历史值决定的，好比15日的收盘价是12日，13日，14日的收盘价的线性回归，用AR§表示。

可是这个线性回归的输出值确定和15日的实际收盘价有一个偏差，假设是e。

因此第二部分就是若是表示这个 e 。

这个e 能够认为是以前q项偏差的线性回归，用MA(q)表示。

两部分合起来就是ARMA。

而后为了让时间序列平稳，再加个d 阶差分操做功能，就变成了ARIMA算法。

因此在使用 ARIMA 算法以前，须要先肯定（p, d, q）的值。

肯定ARIMA的阶数p,q

# ARMA(p,q)是AR(p)和MA(q)模型的组合，关于p和q的选择，一种方法是观察自相关图ACF和偏相关图PACF, 
# 另外一种方法是经过借助AIC、BIC等统计量自动肯定。 
ic = sm.tsa.arma_order_select_ic(
    train, 
    max_ar=8, 
    max_ma=8, 
    ic=['aic', 'bic', 'hqic']
)
ic

创建模型并拟合数据

注意ARIMA的参数中，输入数据 应该是原始数据 train，ARIMA 会根据 d 的值，对原始数据作 d 阶差分运算。
d的含义是，输入序列须要先通过一个d阶的差分，变成一个平稳序列后才能进行数据拟合。

ARMAModel = sm.tsa.ARIMA(train, order=(4,1,2)).fit()  # order=(p,d,q)
# fittedvalues和diff对比
plt.figure(figsize=(11, 6))
plt.plot(diff, 'r', label='Orig')
plt.plot(ARMAModel.fittedvalues, 'g',label='ARMA Model')
plt.legend()

模型评估和调优

# 样本内预测
predicts = ARMAModel.predict()

# 由于预测数据是根据差分值算的，因此要对它一阶差分还原
train_shift = train.shift(1)  # shift是指series日后平移1个时刻
pred_recover = predicts.add(train_shift).dropna()  #这里add是指两列相加，按index对齐

# 模型评价指标 1：计算 score
delta = ARMAModel.fittedvalues - diff
score = 1 - delta.var()/train.var()
print('score:\n', score)

# 模型评价指标 2：使用均方根偏差（RMSE）来评估模型样本内拟合的好坏。
#利用该准则进行判别时，须要剔除“非预测”数据的影响。
train_vs = train[pred_recover.index]  # 过滤没有预测的记录
plt.figure(figsize=(11, 6))
train_vs.plot(label='Original')
pred_recover.plot(label='Predict')
plt.legend(loc='best')
plt.title('RMSE: %.4f'% np.sqrt(sum((pred_recover-train_vs)**2)/train_vs.size))
plt.show()

# 局部数据观察
train_t = train_vs.tail(15)
pred_t = pred_recover.tail(15)
plt.figure(figsize=(11, 6))
train_t.plot(label='Original')
pred_t.plot(label='Predict')
plt.legend(loc='best')
plt.title('RMSE: %.4f'% np.sqrt(sum((pred_t-train_t)**2)/train_t.size))
plt.show()

预测目标

使用 forecast 对样本外的时间序列进行预测。

关于foreast和predict的区别：
predict 能够对样本内和样本外的进行预测，结果是同样的。
举例说明：forecast（10），表示对将来10个点进行预测，可是能够用model.fittedvalues查看样本内点的拟合值；
而predict(start,end)里面的参数0表示样本内的第一个数，以此类推。
若是想要预测样本外的数，须要将start设置为len(data)+1,即数据长度+1，才表示预测样本外的第一个数字。
而 forecast函数，是对样本外的数据进行预测。
可是这两个函数的预测结果是同样的。
另外，须要提到的是，ARIMA算法通常只能预测一点点，越长越不许确，即使是简单的正弦函数也不能准确预测。

# 预测15日close股价，即10日以后的第三个交易日的收盘价
# 可是经过上面的局部数据观察发现，预测的数据趋势会延迟1个交易日，因此就取f[0][1]
f = ARMAModel.forecast(3)  # 样本外预测
print('5月15日close时的股价为：%.2f 元' % f[0][1])


#----结束-----

5月15日close时的股价为：33.82 元。

顺便安利下此次参与的小竞赛「数据游戏」，是由我的发起、异步社区（邮电出版社）赞助的活动。

整体来讲，这个比赛氛围适中，没有太大的心理负担。

因此感受比较适合打算初入的小伙伴，参与以后，这样的经验对之后的学习进阶和职业发展都有好处。

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