ARIMA 摘要显示为 SARIMAX

Question

我有一个 ARIMA(1,1,1) model 我试图适应 dataframe 的股票价格。 dataframe 的索引是一个日期。

下面的代码可以编译，但它会生成 SARIMAX 摘要而不是 ARIMA（见图）。

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
dataset_for_prediction.index = dataset_for_prediction.index.to_period('B')
model = ARIMA(dataset_for_prediction['Adj Close'], order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()
print(model_fit.summary())

我怎样才能得到 plot 的实际结果。 我尝试了以下但它只产生一条水平线。

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_predict
plot_predict(model_fit)
plt.show()

Answer 1

试图打印预测值：

print(model_fit.predict())

Output

Date
2014-12-31      0.000000
2015-01-02    108.382622
2015-01-05    109.424271
2015-01-06    107.839921
2015-01-07    105.537888
                 ...    
2022-04-25    133.380821
2022-04-26    134.080382
2022-04-27    131.454924
2022-04-28    130.273586
2022-04-29    130.850081

画这张图时（第一个元素0）： 排除第一个元素

fig = plot_predict(model_fit, start=dataset_for_prediction.index[1], end=dataset_for_prediction.index[-1], ax=ax)

所有代码：

import yfinance as yf
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_predict
import matplotlib.pyplot as plt

dataset_for_prediction = yf.download('IBM', start='2015-01-01', end='2022-04-30')

dataset_for_prediction.index = dataset_for_prediction.index.to_period('B')
model = ARIMA(dataset_for_prediction['Adj Close'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

fig, ax = plt.subplots()
ax = dataset_for_prediction['Adj Close'].plot(ax=ax)
fig = plot_predict(model_fit, start=dataset_for_prediction.index[1], end=dataset_for_prediction.index[-1], ax=ax)
legend = ax.legend(loc='upper left')
plt.show()