本文通过Python的时间序列分析实战，讲解了如何利用pandas获取股票数据，使用matplotlib进行数据可视化，然后采用ARIMA模型预测股票价格走势，帮助读者理解和预测金融市场。
【时间序列分析实战：如何用Python预测股票价格走势？】
在金融领域，时间序列分析是非常重要的技能之一。本文将介绍如何使用Python进行时间序列分析，并利用此知识预测股票价格的走势。
首先，我们需要获取一些股票数据。这里我们使用pandas库来获取雅虎财经网站上的股票数据，并将其存储为DataFrame类型。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('AAPL.csv', index_col='Date', parse_dates=T
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