SARIMA模型: import pandas as pdimport numpy as npfrom statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX# 将日期转换为datetime格式data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y%m%d')# 创建SARIMA模型

对于股票价格的预测，以下是几种常见的方法： SARIMA模型：SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）模型适用于具有季节性变动的时间序列数据。它结合了ARIMA模型和季节性差分的方法来预测未来的价格。您可以使用Python中的statsmodels库来实现该模型。简单移动平均线：简单移动平均线是基于过去一段时间内的