预测股票价格一直是金融分析中一个诱人但具有挑战性的话题。时间序列分析中流行的一种方法是自回归 (AR) 模型。在本教程中，我们将探讨如何使用 AR 模型来预测苹果和微软这两个科技巨头的股价。
什么是自回归？
自回归是一种时间序列模型，它使用先前时间点的观测值来预测下一个时间点。简而言之，它假设特定时间的值t线性依赖于p先前的值。
优点：
简单性：AR 模型易于理解和实现。
效率：对于随着时间的推移表现出特定模式的特定数据集，它们可以非常准确。
缺点：
假设：AR 假设线性，可能无法捕获复杂的关系。
平稳性：数据集应该是平稳的，这意味着平均值和方差等统计属性随着时间的推移保持不变。
为什么使用 AR 进行股票分析？股票价格是连续的，并且通常取决于过去的价格，这使得 AR 成为潜在的候选者。然而，请记住，股票价格可能会受到无数外部因素的影响，因此请始终将 AR 与其他技术和见解结合起来。
需要导入库
在继续进行其余操作之前，您需要安装或创建一个虚拟环境（纯 Python 或 Conda、Mumba）。您还可以尝试在 Google Colab 中打开代码（复制文章末尾要点的链接）。
需要安装的库：
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install statsmodels
pip install yfinance
需要导入的库：
# Import Necessary Librar