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  • Hybrid-Arima-LSTM

    2021-04-11 20:03:30
    Hybrid-Arima-attention based LSTM对S&P500股票进行预测 数据选择:sp500index, AAL, ABC Pure ARIMA
  • 基于ARIMA-LSTM组合模型的应用系统响应时间预测.pdf
  • 时间序列预测讲义(ARIMA&LSTM;)及python代码,首先讲述了基本概念及公式,然后提供了python代码
  • arima 模型 源代码

    2018-11-24 13:11:56
    ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach)预测方法 [1] ,所以...
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    时间序列预测 | Python实现Prophet、ARIMA、LSTM时间序列数据预测

    数据描述

    首先读取数据,并找到对应的日期列

    from datetime import datetime, date 
    df['date'] = pd.to_datetime(df<
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  • 时间序列预测--ARIMALSTM

    万次阅读 2018-10-16 14:45:18
    时间序列预测–ARIMALSTM ARIMA ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Auto regressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)。ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项...

    时间序列预测–ARIMA、LSTM

    ARIMA

    • ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Auto regressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)。ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
    • 所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

    在这里插入图片描述

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    ARIMA建模流程:

    • 将序列平稳(差分法确定d)
    • p和q阶数确定:ACF与PACF
    • ARIMA(p,d,q)

    模型选择AIC与BIC: 选择更简单的模型

    • AIC:赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)
      • AIC = 2k − 2ln(L)
    • BIC:贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)
      • BIC = kln(n)− 2ln(L)
    • k为模型参数个数,n为样本数量,L为似然函数

    参考:

    https://blog.csdn.net/qq_41214205/article/details/79984095

    https://blog.csdn.net/qq_29750461/article/details/81701240

    LSTM

    • LSTM,全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks),是一种特殊的RNN,能够学习到长期依赖关系。

    • LSTM在许多问题上效果非常好,现在被广泛使用。LSTM可以应用到语言翻译、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等任务中。

    不同的业务场景,或者说不同的数据条件下,需要选择适合的算法模型。

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  • ARIMA时间序列与LSTM神经网络的PK

    千次阅读 多人点赞 2019-10-09 22:22:00
    从结果来看,当数据波动不大时,用ARIMA模型LSTM要更好。 而当数据变化比较大时,ARIMA的预测效果就不如LSTM了。 个人理解ARIMA原理时滑动平均和自回归,所以预测的结果都和历史的平均值比较接近,当真实值波动...

    前言时间序列算是我接触的第一个统计学实践项目,也是它把我带进了机器学习的大门。当时的我的工作是根据过往投资和赎回量,每天预估一个需要留的钱,有点类似银行准备金。我本想自己写个代码,无奈能力不足,最后让算法工程师帮我写了一套,每天预测准确率大约90%。回头过了1年多我现在都不会,当时肯定写不出来了。

    正好这周末学习统计预测,上课老师讲的是ARIMA模型为主,不过老师也说了目前要更高的准确率推荐神经网络。正好我也查到了神经网络相关代码,尝试做一个ARIMA与神经网络结果比对。同时也是为了十月有一个预测比赛打基础。

    一、
    ARIMA模型


    ARIMA模型于1982年提出,是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数;MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。后面ARIMA模型我是用R语言来实现的。
    第一步:安装包 ;主要用到forecast需要下载以便预测。

    第二步:下载导入数据
    这里以最近两年ICBC的的历史股票行情为例。数据是2017年4月5日至2019年9月20日每天股票最高价。根据以往数据预测9月23日至9月27日ICBC股价(最高价),下载数据可见后文lstm模型开头有下载办法。
    #导入下载的数据	
    w<-read.table("F:/ML/习题数据、案例数据、R代码/data/i.csv",sep=",",header = T);	
    x<-ts(w$high,start=c(2017,4,5),frequency = 365);	
    plot(x);

    第三步:对差分序列性质进行考察
    #对差分序列性质考察p	
    lot(diff(x))	
    acf(diff(x))	
    pacf(diff(x))

    结果如下图:
    640?wx_fmt=png

    640?wx_fmt=png

    第四步:水平相关信息提取,拟合ARIMA(5,1,2)模型
    #这个例子用的ARIMA(5,1,2),也可以用auto.arima来建立模型	
    x.fit<-arima(x,order= c(5,1,2))	
    x.fit

    第五步:残差白噪声检验
    for (i in 1:2) print(Box.test(x.fit$residual,lag=6*i))
    640?wx_fmt=png

    输出的P值还不错。
     
    第六步:水平预测,并绘制预测图
    x.fore<-forecast(x.fit,h=5)	
    x.fore	
    plot(x.fore)
    640?wx_fmt=png

    这里 Point Forecast 一列就是对未来5天的预测结果。而后面Lo 80、Hi 80组成的区间,意思是有80%的落在区间内。95%同理。
    640?wx_fmt=png

    可以看到,ARIMA预测结果是稳中有升,这和实际9月23日至9月27日ICBC股价(最高价)走势也相似。

    二、
    LSTM模型

    LSTM(长短期记忆网络)模型首次提出是在1997年,是在RNN上的一个拓展。更为广为人知的神经网络RNN有一个缺点,就是容易遗忘最开始输入的内容,而LSTM采用长短记忆的方法有效解决这一问题。在2014年之后随着RNN的普及发展,LSTM也有了更广泛的发展应用。明显相比上世纪就已经成熟的ARIMA模型,LSTM更加新颖效果好,但是暂时还没有编写到课本里面。关LSTM模型具体介绍,网上和知乎上的介绍很多,理论方面就不多赘述了,下面直接说我的实战代码。这里我用的pytorch 1.1版本来实现LSTM。


    第一步:导入必要包
    import pandas as pd	
    import matplotlib.pyplot as plt	
    import datetime	
    import os	
    import torch	
    import torch.nn as nn	
    import numpy as np	
    from torch.utils.data importDataset, DataLoader

    第二步: 利用tushare包去下载最近两年ICBC的的历史股票行情
    640?wx_fmt=png
    第三步:数据预处理
    640?wx_fmt=png

    第四步:创建LSTM层和超参数
    640?wx_fmt=png
    640?wx_fmt=png

    第五步:万事俱备,可以输出了  
    640?wx_fmt=png 5.645258, 5.5933948, 5.5533557, 5.527862 , 5.536109则为LSTM预测的ICBC 2019年9月23日至9月27日的股价。
     

    三、 
    ARIMA与LSTM预测结果对比

    1工行股价预测值与真实值对比

    工行股价
    LSTM预测值
    ARIMA预测值
    实际值
    2019/9/23
    5.645258
    5.533711
    5.52
    2019/9/24
    5.593395
    5.539133
    5.52
    2019/9/25
    5.553356
    5.545886
    5.52
    2019/9/26
    5.527862
    5.548225
    5.56
    2019/9/27
    5.536109
    5.543076
    5.58
    640?wx_fmt=png

    2外币对美元日兑换率预测值与真实值对比

    外币对美元日兑换率
    LSTM预测值
    ARIMA预测值
    实际值
    1998/12/24
    1.798039
    1.675239
    1.684
    1998/12/25
    1.721841
    1.675217
    1.6793
    1998/12/26
    1.696460
    1.675475
    1.6707
    1998/12/27
    1.692524
    1.675466
    1.6765
    1998/12/28
    1.690321
    1.675580
    1.667
    640?wx_fmt=png

    3沪深300指数交易额预测值与真实值对比

    沪深300指数交易额
    LSTM预测值
    ARIMA预测值
    实际值
    2015/6/15
    2,588,379
    4,355,696
    4,757,457
    2015/6/16
    4,153,069
    4,388,063
    4,116,756
    2015/6/17
    4,214,358
    4,298,799
    3,971,242
    2015/6/18
    3,886,355
    4,413,317
    3,643,958
    2015/6/19
    4,167,379
    4,582,995
    3,581,047
    640?wx_fmt=png

    例1和例2的真实值波动比较小,例3的数据波动比较大。
    例1例2是ARIMA更接近真实值,例3除了第一天结果LSTM差距较大,
    剩下四天都是LSTM的预测结果更接近。

    从结果来看,当数据波动不大时,用ARIMA模型比LSTM要更好。而当数据变化比较大时,ARIMA的预测效果就不如LSTM了。

    个人理解ARIMA原理时滑动平均和自回归,所以预测的结果都和历史的平均值比较接近,当真实值波动不是很剧烈是,用ARIMA预测可能更适用。

    而神经网络LSTM由于对于过往数据都会存到‘记忆神经’,也就是遗忘门,输入门,输出门中。 也就不是只简单看一个平均,所以预测可能会激进偏颇一点,但是对于原始数据波动比较大时,可能效果更好。

    简单的结论就是: 原始数据波动不大(例如稳定股票每天价格,汇率等),建议用ARIMA模型。原始数据波动较大(例如每天成交额,购买额),建议用神经网络预测效果更好。

    后续: 记得原来单位的高手,用神经网络时先做一个标记,把所有假期,周末标记出来再训练预测,这样的效果肯定比我直接用更好。个人感觉我在ARIMA与LSTM的代码水平需要进一步提升可能结论效果更有说服力,下一步要继续努力吧。

    公众号:AI蜗牛车

    保持谦逊、保持自律、保持进步

    640?wx_fmt=jpeg

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