提示词 df['收盘价'] 继续使用黄金期货行情DataFrame，需要做的工作是，首先进行特征工程，将新提取的特征保存在DataFrame的新列中，然后使用线性回归模型基于新的特征训练模型，仍然需要使用滚动时间序列交叉验证法，最后要输出预测结果的MAPE，并将真实值和预测值进行可视化对比，请给出示

提示词 # Python代码 # 使用slearn中的线性回归创建模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 使用前一天的收盘价作为自变量，预测当前天的收盘价 # 将收盘价向后移动一天，作为预测值 df['Next_Close']

提示词 一个以日期为index的DataFrame，一列是黄金期货的每日收益价，需要用线性回归建模并预测，请给出示例代码。 答案 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegres

提示词 以日期为index的DataFrame，频率为月度，包含一列商品的成交价，现在需要使用Python调用指数平滑方法对其进行建模，首先要将数据拆分成训练集和测试机，用训练集拟合模型，再对测试集进行预测，并将结果可视化，请给出示例代码。 答案 import pandas as pd impor

提示词 # Python代码 # 以月度重新采样为均值 df = df[['成交价']] monthly_df = df.resample('M').mean() 在monthly_df中，有一列成交价，需要绘制该字段的自相关图和偏自相关图，请给出示例代码。 答案 import matplotl

提示词 # Python代码 # 导入statsmodels中的adfuller方法 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller # 对北京碳排放权交易成交价进行ADF检验 result = adfuller(df['成交价']) # 输出结果

提示词 # Python代码 # 导入statsmodels中的adfuller方法 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller # 对北京碳排放权交易成交价进行ADF检验 result = adfuller(df['成交价']) # 输出结果

提示词 有一个以日期为index的DataFrame，包含某金融产品的成交价，现在需要对其进行ADF检验，请给出示例代码。 答案 import pandas as pd from statsmodels.tsa.stattools import adfuller # 假设原始DataFrame为

提示词 现在有一个DataFrame，日期为index，其中一列是成交价。我需要先将其重新采样，变成以月度为单位，每个月度中存储该月成交价均值的DataFrame。然后在这个新的DataFrame中添加两个列，分别是12个月的滚动均值和滚动标准差，请给出示例代码。 答案 import pandas

提示词 我想用Streamlit制作一个简单的行情分析面板，对于功能的构想是，在左侧边栏可以选择金融产品的代码，然后根据代码通过接口获取其历史行情数据；支持选择不同的技术指标，并且使用TA-Lib根据所选的技术指标进行计算；在主面板可视化历史行情的K线图以及技术指标的计算结果：给出部署建议。请给出这