Python怎么实现折线图显示股票数据

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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 EditorThis is a temporary script file."""import pandas as pdimport pandas_datareaderimport datetimeimport matplotlib.pylab as pltfrom matplotlib.pylab import stylefrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacfstyle.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()

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