基于ARIMA的股票预测 Python实现 附Github
http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/53832746
步骤
本系统使用yahoo_finance，pandas，numpy，matplotlib，statsmodels，scipy，pywt这些包
1.从yahoo_finance包中获取股票信息，使用panda存储及处理数据，只提取其中Close属性，按照时间排序为时间序列。
2.对Close时序进行小波分解处理，选用DB4进行小波分解，消除噪音。
3.进行差分运算，使用panda包的diff()方法，并使用ADF检验进行平稳性检验，保证时间序列是平稳或趋于平稳的。
4.输出ACF，PACF图，确定p，q的值。
5.运用ARIMA模型对平稳序列进行预测，ARIMA(p,q)。
6.还原差分运算，得到股票预测时序。
