SARIMAXモデル予測外予測

Question

私はSARIMAXモデルを使って、Pythonで株式市場を予測しています。データをトレーニングデータとテストデータに分けました。私のモデルをトレーニングデータにフィッティングした後、私の目標はテストデータを予測することです（ワンステップ予測）

exogsをモデルに追加すると非常に正確な結果が返されますが、直線になっています。 私はいくつかの同様の質問を投げに行きましたが、私は問題を解決できませんでした。 これは私のコードです：モデルに

`mod1 = sm.tsa.statespace.SARIMAX(endog= ptrain, 
          exog = ftrain, 
          order=(1, 1, 0), 
          seasonal_order=(0, 0, 0, 12), 
          enforce_stationarity=False, 
          enforce_invertibility=False) 
results1 = mod1.fit()` 

サンプル予測のうち

`prediction=results1.get_prediction(start=pd.to_datetime(ptrain.index[-1]),end=pd.to_datetime(ptest.index[-1]),exog= test) 

` を当てはめる

は、これは私が得たプロットである[1]：https://i.stack.imgur.com/XDd6n.png

任意のアイデア予測を正しく行う方法については？

Answer 1

恒常性の適用と可逆性の適用をFalseに設定しているため、信頼性の低い予測を達成する可能性があります。 以下の性質を試して、（p、d、q）と（P、D、Q）の最良のパラメタを探すことができます：

for ...: 
    try: 
    model = smt.SARIMAX(...) 
    result = model.fit() 
    ... 
    except: 
    continue