股票市场预测Web应用程序使用机器学习 基于机器学习和推特情感分析（代码中包含的API密钥）的股市预测Web应用程序。 Web App的前端基于Flask和Wordpress 。 该应用程序根据用户的输入预测纳斯达克或NSE下任何给定股票的未来7天的股价。 使用三种算法进行预测： ARIMA，LSTM，线性回归。 该网络应用程序将未来7天的预测价格与推文的情绪分析相结合，以给出建议价格是上涨还是下跌 注意 由于超出了Github LFS的配额，Wordpress文件已从存储库中移出。 现在从下载 屏幕截图 在屏幕截图文件夹中查找更多屏幕截图，或 文件和目录结构 screenshots -

ARIMA与指数平滑在GDP预测中的应用，单玉隆，严定琪，本文利用我国1978年至2010年共计33年的GDP数据预测2011、2012年的GDP数据，利用EVIEWS通过自相关函数法（EACF）来选择ARIMA模型的参数，对数据

arima的pq值matlab代码股票分析 用于简化股票技术分析要素的软件包。 该软件包旨在成为您开发自己的软件包的起点。 因此，所有安装/设置说明都假设您将继续开发。 设置 # should install requirements.txt packages $ pip3 install -e stock-analysis # path to top level where setup.py is # if not, install them explicitly $ pip3 install -r requirements.txt 用法 本节将展示每个类的一些功能； 然而，它绝不是详尽无遗的。 获取数据 from stock_analysis import StockReader reader = StockReader ( '2017-01-01' , '2018-12-31' ) # get bitcoin data in USD bitcoin = reader . get_bitcoin_data ( 'USD' ) # get faang data fb , aapl ,

pmdarima Pmdarima（最初为pyramid-arima ，表示“ py” +“ arima”）是一个统计库，旨在填补Python时间序列分析功能中的空白。 这包括： 相当于R的功能 平稳性和季节性统计检验的集合 时间序列实用程序，例如微分和逆微分 大量内生和外生的变形器和特征器，包括Box-Cox和Fourier转换 季节性时间序列分解 交叉验证实用程序 丰富的内置时间序列数据集，用于原型制作和示例 Scikit学习式管道可整合您的估算器并促进生产 Pmdarima在内部隐藏了 ，但设计时使用了熟悉scikit学习背景的用户熟悉的界面。 安装 Pmdarima在pypi上具有Windows，Mac和Linux（ manylinux ）的二进制和源发行版，软件包名称为pmdarima ，可以通过pip下载： $ pip install pmdarima 快速入门示例 在数据集上拟合一个简单的自动ARIMA： import pmdarima as pm from pmdarima . model_selection import train_test_split im

【项目实战】基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战 内容包括： 资料说明：包括数据集+源代码+PDF文档说明+代码视频讲解。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)数据收集； 3)数预处理； 4)RBF神经网络半导体刻蚀机故障诊断模型的构建； 5)模型评估； 6)实际应用。

AirPassengers数据集有两列，分别是时间和客运流量，数据为从1949-1960年，144个月的旅客数量，可作为时间序列分析方法等的数据集使用

分解数据： 时间序列稳定化 测试方法： 测试序列稳定性： 看以看到整体的序列并没有到达稳定性要求，要将时间序列转为平稳序列，有如下几种方法：DeflationbyCPI Logarithmic（取对数）

沃尔玛产品部门销售的时间序列分析和预测 项目介绍 在该项目中，我们小组根据来自的Walmart五年单位销售数据，使用四种模型对一种Walmart产品（FOODS_3_352）进行了28天单位销售预测。 首先，我们进行了基本的数据清理和可视化，并探索了销售模式。 然后，我们应用了回归模型，ETS（误差，趋势，季节性）模型，季节性ARIMA（自回归，积分，移动平均值）模型和动态回归模型来进一步分解数据并进行预测。 最后，我们基于参数RMSE评估了预测的模型性能。 所有项目文件都包含在此仓库中 使用的工具/语言： Python(pandas, numpy) ， R(forecast, ggplot, dbplyr, urca, lubricate) ， Excel 请参阅我们的最终 文件描述 1. data calendar_factors.csv包含具有清洗和准备好的日历虚拟变量的目标销

概述 ： 在这个脚本中，它使用 MATLAB 中的 ARIMA 模型来预测股票价格。 使用现实生活数据，它将探索如何管理时间戳数据和调整 ARIMA 模型的参数（积分度、自回归阶数、移动平均阶数）。 在 ARIMA 模型之前，它需要进行探索性数据分析并将数据转换为平稳数据。 它还推荐了在进行拟合优度检查时要查看的重要指标。 它将预测股票价格并在蒙特卡罗模拟下运行它们。 [注：不提倡任何特定的策略、因素或方法] 强调 ： 1) 使用时间表对象处理从雅虎财经下载的数据2) 借助探索性数据分析将数据转化为静态数据3) ARIMA 建模4) 预测 产品重点： MATLAB 计量经济学工具箱

基于时间序列ARIMA模型的分析预测算法研究及系统实现