预测招商银行股票涨跌幅度（时间序列完整步骤）

本代码主要思路是利用ARIMA算法做时间序列预测 # 预测目标是2019年5月15日A股闭市时招商银行600036的股价 # 考虑到影响股价的因素的复杂性，以及金融投资的反身性理论，本次预测只使用了close的时间序列。更多的数据并没有什么用。 #使用ADF单位根检验法检验时间序列的稳定性 #先做一个编译器, 让 adfuller 的输出结果更易读 # adfuller：全称 Augmented Dickey–Fuller test， 即扩展迪基-福勒检验，用来测试平稳性 # adfuller检验是检查时间序列平稳性的统计测试之一。 这里的零假设是序列 train 是非平稳的。 # 测试结果包括测试统计和差异置信水平的一些关键值。 如果'测试统计'小于'临界值'，我们可以拒绝原假设并说该序列是平稳的。 # 验证差分数据的平稳性，和第一次验证方法相同 # In[]: 确定ARIMA的阶数p,q # ARMA(p,q)是AR(p)和MA(q)模型的组合，关于p和q的选择，一种方法是观察自相关图ACF和偏相关图PACF, # 另一种方法是通过借助AIC、BIC等统计量自动确定。