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数据预处理：平稳性检验（ADF 检验），非平稳序列需差分处理。去除异常值（如 3σ 法则），填充缺失值（线性插值、ARIMA 填补）。
特征工程：构建滞后特征（如前 5 日收盘价）、技术指标（RSI、MACD）、波动率指标（如 ATR）。
模型选择与训练：
线性模型：ARIMA 适用于线性趋势明显的股票（如大盘股）。
非线性模型：LSTM 适合捕捉股价的长期依赖和非线性波动（如成长股）。
验证与调优：用滚动交叉验证避免过拟合，通过均方根误差（RMSE）、夏普比率评估模型效果。
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在股票数据处理中，时间序列分析的常用方法包括：
移动平均法：平滑短期波动，突出长期趋势。
指数平滑法：对近期数据赋予更高权重，适用于短期预测。
ARIMA模型：结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA），适用于平稳或可通过差分变为平稳的时间序列。
SARIMA模型：在ARIMA模型基础上增加季节性成分，处理具有季节性的时间序列。
LSTM模型：长短期记忆网络，深度学习模型，适合复杂非线性时间序列。
运用这些方法预测股价走势时，通常需要对历史股价数据进行预处理，如缺失值填充、平稳性检验等。然后，根据数据特征选择合适的模型进行训练，并使用训练好的模型对未来股价进行预测。预测结果可以通过可视化工具展示，以便更直观地理解股价走势。
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