使用 Facebook Prophet 预测股价

简介

Facebook Prophet 是由 Facebook 员工提出的一种时间序列预测工具。它能够自动地拟合非常复杂的季节性效应，并且在噪音过大、趋势不稳定、异常值较多的情况下有着很好的适用性。因此，Prophet 已经广泛地应用在金融、电力、物流等行业中。

安装

您可以通过 pip 直接安装 Prophet：

pip install fbprophet

如何使用

数据准备

Prophet 接受的数据列表应该包含以下两列：

• ds：包含时间戳的列，格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 或 YYYY-MM-DD。
• y：包含数值的列，它们表示您要预测的量。

你的数据应该用一个 pandas 数据框来表示。

构建模型

构建模型的过程非常简单。您可以首先实例化一个 Prophet 类，然后将您的数据框传入模型中：

from fbprophet import Prophet
import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file_path.csv')
model = Prophet()
model.fit(df)

预测

使用 Prophet 预测未来的值也非常简单。您可以使用 predict 方法帮助你做出预测。您可以指定预测的时间间隔，例如下面的代码：

future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

上面的代码中，periods 参数指定了您希望在未来预测多少天。您可以将其调整为您的实际需求。

可视化

Prophet 还提供了一些可视化数据的函数。您可以使用 plot 方法来绘制预测结果的可视化图形：

model.plot(forecast)

组件分析

您还可以使用 Prophet 类中的 plot_components 方法来查看模型预测的各个组件，例如趋势、每周季节性、每年季节性等等。

model.plot_components(forecast)

示例

下面是一个使用 Prophet 预测股价变化的示例程序：

from fbprophet import Prophet
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_csv('AAPL.csv')

# 数据预处理
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df[['Date', 'Adj Close']]
df = df.rename(columns={'Date': 'ds', 'Adj Close': 'y'})

# 构建模型
model = Prophet()
model.fit(df)

# 预测未来值
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)

# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['ds'], df['y'], 'k.', label='Actual')
ax.plot(forecast['ds'], forecast['yhat'], 'b-', label='Predicted')
ax.fill_between(forecast['ds'], forecast['yhat_lower'], forecast['yhat_upper'],
                color='gray', alpha=0.2, label='Confidence Interval')
ax.legend(loc='upper left')

上述程序预测未来一年 Apple 公司股票的价值。程序首先加载 CSV 文件，并准备好数据。然后，程序使用 Prophet 构建模型。最后，程序使用绘图库 matplotlib 绘制出预测的可视化结果。

结论

Facebook Prophet 是一个易于使用的时间序列预测工具，它在金融商业应用中广泛使用。使用 Prophet，您可以准确地进行预测，并绘制优美的可视化效果。非常适合初学者学习和掌握。