基于python的AR模型股票预测

AR模型，采用PYTHON预测股票开盘价数据。

# -*- coding: utf-8 -*-
import xlrd   #excel读写
import numpy as np
from  pylab import *
from scipy.fftpack import fft #傅里叶

by_index=0
data = xlrd.open_workbook（‘stock1.xlsx‘）
table = data.sheets（）[by_index] #通过索引顺序获取数据
quotation=table.col_values（1） #获取第2列，列值
quotation=quotation[2:len（quotation）]
L=len（quotation）
figure（）
plot（quotation‘r‘）

xcorr = lambda xy : （ifft（fft（x2*len（x）+1）*fft（y2*len（y）+1）.conjugate（）））.real
signal_cor=xcorr（quotationquotation）
signal_cor=signal_cor/（L-1）
# yule—Walker方程
m=6
R=zeros（[m+1m+1]）
for i in xrange（m+1）:
    for j in xrange（m+1）:
        R[ij]=signal_cor[abs（i-j）]
B=zeros（m+1）
B[0]=1
C=zeros（[m+1m+1]）
C[:][0:m]=R[:][1:]
C[:][m]=（-B）
D=-R[:][0]
apk=np.linalg.solve（C.TD.T）  #解矩阵
cov=apk[m]
print cov
ap=apk[0:m]
print ‘the value of filter A=:‘  ap        #计算输入白噪声
noise=np.random.normal（0np.sqrt（cov）*0.01L+2）
predict_day=1
N=predict_day-1
price=zeros（L+2）
#利用回归系数预测
for c in xrange（L/predict_day）:
    for i in xrange（predict_day）:
        t=i
        for j in xrange（m）:
            if t>0:
               price[c*predict_day+i]=price[c*predict_day+i]-ap[j]*price[c*predict_day+i-j-1]
               t=t-1
            else:
               price[c*predict_day+i]=price[c*predict_day+i]-ap[j]*quotation[N-j]
        N=N+1
#预测还未开盘的未来两天开盘价
for i in xrange（len（price））:
    if i>（L-1）:
        for j in xrange（m）:
            price[i]=price[i]-ap[j]*quotation[L-j-1]
print ‘Stock days is : ‘N

error=0
for i in xrange（L+2）:
    price[i]=price[i]+noise[i]
for i in xrange（L）:
    error=error+abs（price[i]-quotation[i]）    #误差
plot（price[0:L+2]）
print   ‘The error of Predict is : ‘error/sum（quotation）
xlabel（‘days‘）
ylabel（‘price‘）
title（‘Raw data and Predict data‘）
show（）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2015-05-27 10:44  stock\.idea\
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     文件       12073  2015-04-30 15:34  stock\stock\stock.xlsx
     文件       45609  2015-04-30 16:34  stock\stock\stock1.xlsx
............此处省略3个文件信息