Python数据可视化：分析股票数据，折线图显示数据

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-12-23 14:22 273阅读 0赞

# 前言 #

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以下文章来源于数据皮皮侠，作者：皮皮侠

主要一个股票，使用时间序列模型研究按照下面的流程来研究一下其变化趋势，看看准不准，Python代码写的比较优美，学习者可以研读一下整个程序流程。

![81b2c1e35ccdfc1a5fe2021b63fbefb8.png][]

# **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 Editor
    
    This is a temporary script file.
    """
    
    import pandas as pd
    import pandas_datareader
    import datetime
    import matplotlib.pylab as plt
    from matplotlib.pylab import style
    from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
    from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
    
    style.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()

结果显示：

![73ecd118d350ea9a02a085821b3fa1c0.png][]

[81b2c1e35ccdfc1a5fe2021b63fbefb8.png]: /images/20221120/5cd0604a0fa4498cab03ebe5af01863c.png
[73ecd118d350ea9a02a085821b3fa1c0.png]: /images/20221120/9c02e87e0d824e43b9b4da439dc2eee1.png