【摘 要】
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针对非平稳时间序列建模教学的研究现状,提出一种基于Python的金融时间序列预测方法。以招商银行股票收盘价为例,通过Python的tusahre模块采集自2020年7月1日至2021年4月9日的数据作为样本数据,采用Python的ARIMA模块建立预测模型,然后通过该预测模型对自2021年4月12日至2021年6月9日这一期间招商银行的股票收盘价进行预测研究。结果表明,该方法实现了金融时间序列预测的可视化,有利于Python和ARIMA的教学和推广应用。
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,河北地质大学城市地质与工程学院
【基金项目】
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安徽财经大学博士人才创新研究引导基金(85051)。
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针对非平稳时间序列建模教学的研究现状,提出一种基于Python的金融时间序列预测方法。以招商银行股票收盘价为例,通过Python的tusahre模块采集自2020年7月1日至2021年4月9日的数据作为样本数据,采用Python的ARIMA模块建立预测模型,然后通过该预测模型对自2021年4月12日至2021年6月9日这一期间招商银行的股票收盘价进行预测研究。结果表明,该方法实现了金融时间序列预测的可视化,有利于Python和ARIMA的教学和推广应用。
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