【源码】基于Python语言的时间序列预测模型分析沪市指数

项目简介

本项目利用Python语言中的时间序列预测模型对沪市指数进行预测分析。借助ARMA模型探索沪市指数历史数据，并通过数据可视化展示沪市指数走势。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与预处理：从CSV文件加载沪市指数数据，将时间列设为DataFrame索引。
2. 数据探索：按月统计平均价格，降低数据维度，节约模型训练时间。
3. 模型构建与优化：设置ARMA模型参数范围，循环尝试不同参数组合以寻找最优模型。
4. 模型评估与预测：输出最优模型摘要信息，用其对沪市指数进行预测。
5. 结果可视化：使用matplotlib绘制实际指数和预测指数图表，便于可视化比较。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python及其相关库，如numpy、pandas、matplotlib和statsmodels。
2. 运行代码：打开包含shanghai_analysis.py文件的目录，在命令行或集成开发环境中运行python shanghai_analysis.py。
3. 结果查看：查看控制台输出以及自动生成的图表，了解沪市指数预测结果。

注意：此项目假设用户已下载包含沪市指数数据的CSV文件，并将其放置在正确位置。用户无需其他额外输入，代码会自动处理数据加载、探索和模型构建过程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】