如何在python中使用移动平均线？答案

【问题标题】：How to use moving average in python?如何在python中使用移动平均线？
【发布时间】：2019-09-25 06:43:46
【问题描述】：

我想使用简单的移动平均线进行时间序列预测。我正在使用以下代码：-

from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
import statistics
data=[x + random() for x in range(1,100)]
model=ARMA(data,order=(0,1))
model_fit=model.fit(disp=False)
y_hat=model_fit.predict(len(data),len(data))

我无法理解如何预测接下来的 10 个值，因为 y_hat 只给了我 1 个值。 y_hat 也与数据的平均值不匹配，因为我在 MA 中使用订单 1 时应该匹配。谁能帮我解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python time-series moving-average

【解决方案1】：

y_hat=model_fit.predict(len(data),len(data))

你的起始值是 len(data) 并且结束值也是一样的，所以它给你一个预测值。

我在我的项目中使用了 forecast()。这是我的代码 sn-p：

from statsmodels.tsa.stattools import acf

# Create Training and Test
train = df[:3000]
test = df[3000:]

# Build Model
# model = ARIMA(train, order=(3,2,1))  
model = ARIMA(train, order=(1, 1, 1))  
fitted = model.fit(disp=-1)  

# Forecast
fc, se, conf = fitted.forecast(len(test), alpha=0.05)  # 95% conf

# Make as pandas series
fc_series = pd.Series(fc, index=test.index)
lower_series = pd.Series(conf[:, 0], index=test.index)
upper_series = pd.Series(conf[:, 1], index=test.index)

# Plot
plt.figure(figsize=(12,5), dpi=100)
plt.plot(train, label='training')
plt.plot(test, label='actual')
plt.plot(fc_series, label='forecast')
plt.fill_between(lower_series.index, lower_series, upper_series, 
                 color='k', alpha=.15)
plt.title('Forecast vs Actuals')
plt.legend(loc='upper left', fontsize=8)
plt.show()

预测值在我的图表中保持不变，因为我的数据具有季节性成分。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为你只需要像这样给出开始和结束值

 model_fit.predict(0,10)

【讨论】：