python如何通过调用ARIMA模型来预测股票市场收益率
首先，你需要安装statsmodels库。你可以使用以下命令来安装它：
pip install statsmodels
然后，你可以使用以下代码来调用ARIMA模型并进行预测：
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import numpy as np
# 获取股票市场收益率数据
returns = np.array(...)
# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(returns, order=(p, d, q))
# 训练模型
model_fit = model.fit(disp=False)
# 预测
predictions = model_fit.predict(len(returns), len(returns)+n, typ='levels')
其中，p、d、q分别为ARIMA模型的三个超参数，n为要预测的步数。需要注意的是，在使用ARIMA模型进行时间序列预测时，需要对数据进行差分处理，以便使模型能够更好地拟合数据。
下面是一个代码示例，它加载了股票数据，然后使用 ARIMA 模型拟合了数据。最后使用拟合的模型来预测未来 10 天的收益率。
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 加载股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(df['return'], order=(2,1,2))
model_fit = model.fit(disp=False)
# 预估
predictions = model_fit.predict(len(df), len(df)+10)
print(predictions)
你也可以看看其他时间序列模型哦，比如Facebook之前的prophet，也是简单易用