Začněte nyníZačněte zdarma

Diferencování a fitování ARMA

V tomto cvičení nafituješ model ARMA na dataset akcií Amazonu. Jak jsi viděl/a dříve, jde o nestacionární dataset. Pomocí diferencování ho převedeš na stacionární, aby bylo možné model ARMA nafitovat.

V další části vytvoříš předpověď diferencí a na jejím základě odhadneš skutečné hodnoty.

Časová řada akcií Amazonu je v tvém prostředí dostupná jako amazon. K dispozici je také třída modelu ARIMA.

Toto cvičení je součástí kurzu

ARIMA modely v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Použij metodu .diff() na amazon, aby ses dostal/a ke stacionární časové řadě pomocí první diference. Nezapomeň odstranit hodnoty NaN metodou .dropna().
  • Vytvoř model ARMA(2,2) pomocí třídy ARIMA a předej mu stacionární data.
  • Nafituj model.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Take the first difference of the data
amazon_diff = amazon.____

# Create ARMA(2,2) model
arma = ____

# Fit model
arma_results = ____

# Print fit summary
print(arma_results.summary())
Upravit a spustit kód