使用时间序列分析的股票市场预测-研究论文

股票市场是一个可以无缝交换公司股票买卖的市场。 每个证券交易所都有自己的股票指数值。 指数是将几只股票组合计算得出的平均值。 这有助于代表整个股票市场并预测市场随时间的变动。 股票市场可以对人民和整个国家的经济产生深远的影响。 因此，有效地预测股票走势可以将投资风险最小化，利润最大化。 在我们的论文中，我们使用时间序列预测方法来预测和可视化预测。 我们的预测重点将基于使用历史数据和 ARIMA 模型的技术分析。 自回归综合移动平均 (ARIMA) 模型因其稳健、高效且具有强大的短期股票市场预测潜力而被广泛应用于金融和经济领域。