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ここでは少し新しいですが、statsmodel ARMA 予測ツールを機能させようとしています。Yahoo からいくつかの株式データをインポートし、ARMA からフィッティング パラメータを取得しました。ただし、予測コードを使用すると、把握できないエラーのリストしか表示されません。ここで何が間違っているのかよくわかりません:

import pandas
import statsmodels.tsa.api as tsa
from pandas.io.data import DataReader

start = pandas.datetime(2013,1,1)
end = pandas.datetime.today()

data = DataReader('GOOG','yahoo')
arma =tsa.ARMA(data['Close'], order =(2,2))
results= arma.fit()
results.predict(start=start,end=end)

エラーは次のとおりです。

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
C:\Windows\system32\<ipython-input-84-25a9b6bc631d> in <module>()
     13 results= arma.fit()
     14 results.summary()
---> 15 results.predict(start=start,end=end)

D:\Python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7.egg\statsmodels\base\wrapp
er.pyc in wrapper(self, *args, **kwargs)
     88         results = object.__getattribute__(self, '_results')
     89         data = results.model.data
---> 90         return data.wrap_output(func(results, *args, **kwargs), how)
     91
     92     argspec = inspect.getargspec(func)

D:\Python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7.egg\statsmodels\tsa\arima_
model.pyc in predict(self, start, end, exog, dynamic)
   1265
   1266         """
-> 1267         return self.model.predict(self.params, start, end, exog, dynamic
)
   1268
   1269     def forecast(self, steps=1, exog=None, alpha=.05):

D:\Python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7.egg\statsmodels\tsa\arima_
model.pyc in predict(self, params, start, end, exog, dynamic)
    497
    498         # will return an index of a date

--> 499         start = self._get_predict_start(start, dynamic)
    500         end, out_of_sample = self._get_predict_end(end, dynamic)
    501         if out_of_sample and (exog is None and self.k_exog > 0):

D:\Python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7.egg\statsmodels\tsa\arima_
model.pyc in _get_predict_start(self, start, dynamic)
    404             #elif 'mle' not in method or dynamic: # should be on a date

    405             start = _validate(start, k_ar, k_diff, self.data.dates,
--> 406                               method)
    407             start = super(ARMA, self)._get_predict_start(start)
    408         _check_arima_start(start, k_ar, k_diff, method, dynamic)

D:\Python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7.egg\statsmodels\tsa\arima_
model.pyc in _validate(start, k_ar, k_diff, dates, method)
    160     if isinstance(start, (basestring, datetime)):
    161         start_date = start
--> 162         start = _index_date(start, dates)
    163         start -= k_diff
    164     if 'mle' not in method and start < k_ar - k_diff:

D:\Python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7.egg\statsmodels\tsa\base\d
atetools.pyc in _index_date(date, dates)
     37         freq = _infer_freq(dates)
     38         # we can start prediction at the end of endog

---> 39         if _idx_from_dates(dates[-1], date, freq) == 1:
     40             return len(dates)
     41

D:\Python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7.egg\statsmodels\tsa\base\d
atetools.pyc in _idx_from_dates(d1, d2, freq)
     70         from pandas import DatetimeIndex
     71         return len(DatetimeIndex(start=d1, end=d2,
---> 72                                  freq = _freq_to_pandas[freq])) - 1
     73     except ImportError, err:
     74         from pandas import DateRange

D:\Python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7.egg\statsmodels\tsa\base\d
atetools.pyc in __getitem__(self, key)
     11         # being lazy, don't want to replace dictionary below

     12         def __getitem__(self, key):
---> 13             return get_offset(key)
     14     _freq_to_pandas = _freq_to_pandas_class()
     15 except ImportError, err:

D:\Python27\lib\site-packages\pandas\tseries\frequencies.pyc in get_offset(name)

    484     """
    485     if name not in _dont_uppercase:
--> 486         name = name.upper()
    487
    488         if name in _rule_aliases:

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'upper'
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2 に答える 2

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私にはバグのように見えます。調べてみます。

https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/712

編集:回避策として、DataFrameからDatetimeIndexを削除し、numpy配列を渡すことができます。日付に関しては予測が少し難しくなりますが、頻度がない場合に予測に日付を使用するのはすでにかなり難しいため、開始日と終了日を設定するだけでは本質的に意味がありません。

import pandas
import statsmodels.tsa.api as tsa
from pandas.io.data import DataReader
import pandas

data = DataReader('GOOG','yahoo')
dates = data.index

# start at a date on the index
start = dates.get_loc(pandas.datetools.parse("1-2-2013"))
end = start + 30 # "steps"

# NOTE THE .values
arma =tsa.ARMA(data['Close'].values, order =(2,2))
results= arma.fit()
results.predict(start, end)
于 2013-03-20T05:04:43.773 に答える