Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Fit mô hình ARIMA

Trong bài này, bạn sẽ học cách “lười biếng” khi mô hình hóa chuỗi thời gian. Thay vì tự sai phân, mô hình hóa phần sai phân rồi tích phân lại, bạn sẽ để statsmodels làm giúp phần nặng nhọc.

Bạn sẽ lặp lại bài tập trước: dự báo giá trị tuyệt đối của bộ dữ liệu cổ phiếu Amazon, nhưng lần này dùng mô hình ARIMA.

Một tập con của bộ dữ liệu cổ phiếu có sẵn trong môi trường dưới tên amazon, và lớp mô hình ARIMA cũng đã sẵn sàng.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình ARIMA với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo mô hình ARIMA(2,1,2) bằng lớp ARIMA, truyền vào dữ liệu cổ phiếu Amazon amazon.
  • Fit mô hình.
  • Dự báo giá trị trung bình của dữ liệu Amazon cho 10 bước thời gian tiếp theo. Gán kết quả vào arima_value_forecast.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create ARIMA(2,1,2) model
arima = ____

# Fit ARIMA model
arima_results = ____

# Make ARIMA forecast of next 10 values
arima_value_forecast = ____.____(steps=____).____

# Print forecast
print(arima_value_forecast)
Chỉnh sửa và Chạy Mã