① 時間序列預測Prophet模型及Python實現
Prophet模型是Facebook開發的，用於時間序列預測的靈活框架。該模型將時間序列分解為趨勢、季節性、假日效應和雜訊四個主要成分，以實現精準預測。模型提供加法和乘法兩種模型。在加法模型中，預測值為趨勢、季節性和假期效應的總和。乘法模型中，預測值是趨勢、季節性和假期效應的乘積。兩種模型適用於不同類型的時間序列，通常加法模型適用於與數據規模無關的趨勢和季節性，如氣溫、降雨量；而乘法模型適用於與數據規模相關的趨勢和季節性，如商品銷售量、股票價格。
Prophet庫的默認參數包括：時間戳為ds，時間序列值為y。數據預處理通常包括修改DataFrame的列名，使其符合ds和y的標准。數據通常需要進行歸一化操作。初始化模型後，進行擬合並預測時間序列。預測結果通常通過繪圖展示。周期性分解可用於分析特定周期模式。
提供兩個代碼示例，第一個示例採用線性形式的增長趨勢，第二個示例將增長趨勢更改為logistic形式，上限為3，以此展示模型預測時的增長動態。
Prophet庫的優點包括：靈活性高，適用於多種時間序列預測；易於使用，參數調整簡單；預測結果直觀。缺點可能包括：對數據的依賴性較高，可能需要較多數據以獲得准確預測；模型復雜度可能影響預測性能。使用時需要注意模型的適應性，選擇合適的模型類型，以及對數據的適當預處理。
② 一文詳解RNN及股票預測實戰(Python)！
循環神經網路（RNN）是專為處理序列數據設計的，如股票價格預測。RNN的核心在於其環形結構和自重復，允許歷史信息影響未來預測。本文主要討論經典的m==n RNN結構在股票預測中的應用。
RNN類型有五種，其中很多是基於輸入與輸出的關系，如one to one類似全連接神經網路，而one to many和many to one分別處理非序列輸入到序列輸出和序列輸入到單值輸出，many to many用於機器翻譯。m==n結構，即輸入和輸出都是等長序列，是RNN在NLP和股票預測中的常見選擇。
RNN工作原理涉及數據、模型、學習目標和優化。數據層面，RNN處理有順序依賴的輸入，上一時刻信息影響下一時刻。模型層面，RNN通過共享權重參數處理時間序列中的關聯性，前向傳播時利用隱藏狀態h(t-1)反饋歷史信息。優化過程使用反向傳播（BPTT）通過梯度下降更新參數。
在實際應用中，例如股票預測，通過RNN模型使用前60天的開盤價預測下一個交易日的價格。通過數據預處理、模型構建（使用Keras的RNN模型）和評估，可以看到預測結果與實際值的MSE和MAE，盡管只是數據規律預測，不構成投資建議。
③ 【Python時序預測系列】基於ConvLSTM模型實現多變數時間序列預測（案例+源碼）
在【Python時序預測系列】中，作者利用ConvLSTM模型成功解決了單站點多變數單步預測問題，尤其針對股票價格的時序預測。ConvLSTM作為LSTM的升級版，通過卷積操作整合空間信息於時間序列分析，適用於處理具有時間和空間維度的數據，如視頻和遙感圖像。
實現過程包括數據集的讀取與劃分，原始數據集有5203條，按照8:2的比例分為訓練集（4162條）和測試集（1041條）。數據預處理階段，進行了歸一化處理。接著，通過滑動窗口（設為30）將時序數據轉化為監督學習所需的LSTM數據集。建立ConvLSTM模型後，模型進行了實際的預測，並展示了訓練集和測試集的預測結果與真實值對比。
評估指標部分，展示了模型在預測上的性能，通過具體的數據展示了預測的准確性。作者擁有豐富的科研背景，已發表6篇SCI論文，目前專注於數據演算法研究，並通過分享原創內容，幫助讀者理解Python、數據分析等技術。如果需要數據和源碼，歡迎關注作者以獲取更多資源。