① 时间序列预测Prophet模型及Python实现
Prophet模型是Facebook开发的，用于时间序列预测的灵活框架。该模型将时间序列分解为趋势、季节性、假日效应和噪声四个主要成分，以实现精准预测。模型提供加法和乘法两种模型。在加法模型中，预测值为趋势、季节性和假期效应的总和。乘法模型中，预测值是趋势、季节性和假期效应的乘积。两种模型适用于不同类型的时间序列，通常加法模型适用于与数据规模无关的趋势和季节性，如气温、降雨量；而乘法模型适用于与数据规模相关的趋势和季节性，如商品销售量、股票价格。
Prophet库的默认参数包括：时间戳为ds，时间序列值为y。数据预处理通常包括修改DataFrame的列名，使其符合ds和y的标准。数据通常需要进行归一化操作。初始化模型后，进行拟合并预测时间序列。预测结果通常通过绘图展示。周期性分解可用于分析特定周期模式。
提供两个代码示例，第一个示例采用线性形式的增长趋势，第二个示例将增长趋势更改为logistic形式，上限为3，以此展示模型预测时的增长动态。
Prophet库的优点包括：灵活性高，适用于多种时间序列预测；易于使用，参数调整简单；预测结果直观。缺点可能包括：对数据的依赖性较高，可能需要较多数据以获得准确预测；模型复杂度可能影响预测性能。使用时需要注意模型的适应性，选择合适的模型类型，以及对数据的适当预处理。
② 一文详解RNN及股票预测实战(Python)！
循环神经网络（RNN）是专为处理序列数据设计的，如股票价格预测。RNN的核心在于其环形结构和自重复，允许历史信息影响未来预测。本文主要讨论经典的m==n RNN结构在股票预测中的应用。
RNN类型有五种，其中很多是基于输入与输出的关系，如one to one类似全连接神经网络，而one to many和many to one分别处理非序列输入到序列输出和序列输入到单值输出，many to many用于机器翻译。m==n结构，即输入和输出都是等长序列，是RNN在NLP和股票预测中的常见选择。
RNN工作原理涉及数据、模型、学习目标和优化。数据层面，RNN处理有顺序依赖的输入，上一时刻信息影响下一时刻。模型层面，RNN通过共享权重参数处理时间序列中的关联性，前向传播时利用隐藏状态h(t-1)反馈历史信息。优化过程使用反向传播（BPTT）通过梯度下降更新参数。
在实际应用中，例如股票预测，通过RNN模型使用前60天的开盘价预测下一个交易日的价格。通过数据预处理、模型构建（使用Keras的RNN模型）和评估，可以看到预测结果与实际值的MSE和MAE，尽管只是数据规律预测，不构成投资建议。
③ 【Python时序预测系列】基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
在【Python时序预测系列】中，作者利用ConvLSTM模型成功解决了单站点多变量单步预测问题，尤其针对股票价格的时序预测。ConvLSTM作为LSTM的升级版，通过卷积操作整合空间信息于时间序列分析，适用于处理具有时间和空间维度的数据，如视频和遥感图像。
实现过程包括数据集的读取与划分，原始数据集有5203条，按照8:2的比例分为训练集（4162条）和测试集（1041条）。数据预处理阶段，进行了归一化处理。接着，通过滑动窗口（设为30）将时序数据转化为监督学习所需的LSTM数据集。建立ConvLSTM模型后，模型进行了实际的预测，并展示了训练集和测试集的预测结果与真实值对比。
评估指标部分，展示了模型在预测上的性能，通过具体的数据展示了预测的准确性。作者拥有丰富的科研背景，已发表6篇SCI论文，目前专注于数据算法研究，并通过分享原创内容，帮助读者理解Python、数据分析等技术。如果需要数据和源码，欢迎关注作者以获取更多资源。