时间序列预测方法汇总：从理论到实践（附Kaggle经典比赛方案）

Datawhale干货

编辑：于腾凯，校对：林亦霖

来源：数据派THU、Python数据科学

本文约2300字，建议阅读*5分钟*

本文分享一篇时间序列方法汇总的干货文章。

大家好，我是东哥。分享一篇时间序列方法汇总的干货文章，理论、实践全包括，附案例和实战链接。

时间序列是我最喜欢研究的一种问题，这里我列一下时间序列最常用的方法，包括理论和实践两部分。理论部分大多是各路神仙原创的高赞解读，这里我就简单成呈现在这里，并附上链接。实践部分是质量较高的开源代码，方便大家快速上手。最后，附上一些 kaggle 比赛中比较经典的时序比赛的经典解法链接，供大家参考和学习。

时序问题都看成是回归问题，只是回归的方式（线性回归、树模型、深度学习等）有一定的区别。

传统时序建模

arima 模型是 arma 模型的升级版；arma 模型只能针对平稳数据进行建模，而 arima 模型需要先对数据进行差分，差分平稳后在进行建模。这两个模型能处理的问题还是比较简单，究其原因主要是以下两点：

arma/arima 模型归根到底还是简单的线性模型，能表征的问题复杂程度有限；
arma 全名是自回归滑动平均模型，它只能支持对单变量历史数据的回归，处理不了多变量的情况。

原理篇：

写给你的金融时间序列分析：基础篇

重点介绍基本的金融时间序列知识和 arma 模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

金融时间序列入门【完结篇】 ARCH、GARCH

介绍更为高阶的 arch 和 garch 模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

实践篇：

【时间序列分析】ARMA预测GDP的 python实现

arma 模型快速上手

https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

machinelearningmastery.com

arch、garch模型快速建模

https://machinelearningmaster...

总结：如果是处理单变量的预测问题，传统时序模型可以发挥较大的优势；但是如果问题或者变量过多，那么传统时序模型就显得力不从心了。

机器学习模型方法

这类方法以 lightgbm、xgboost 为代表，一般就是把时序问题转换为监督学习，通过特征工程和机器学习方法去预测；这种模型可以解决绝大多数的复杂的时序预测模型。支持复杂的数据建模，支持多变量协同回归，支持非线性问题。

不过这种方法需要较为复杂的人工特征过程部分，特征工程需要一定的专业知识或者丰富的想象力。特征工程能力的高低往往决定了机器学习的上限，而机器学习方法只是尽可能的逼近这个上限。特征建立好之后，就可以直接套用树模型算法 lightgbm/xgboost，这两个模型是十分常见的快速成模方法，除此之外，他们还有以下特点：

计算速度快，模型精度高；
缺失值不需要处理，比较方便；
支持 category 变量；
支持特征交叉。

原理篇：

提升树模型：Lightgbm 原理深入探究：

lightgbm 原理

https://blog.csdn.net/anshuai\_aw1/article/details/83659932

xgboost 的原理没你想像的那么难：

xgboost 原理

https://www.jianshu.com/p/746...

实践篇：

在 Python 中使用 Lightgbm：

lightgbm 模型实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

史上最详细的 XGBoost 实战：

xgboost 模型实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

总结：通过一系列特征工程后，直接使用机器学习方法，可以解决大多数的复杂时序问题；不过这方法最大的缺点是特征工程可能会较为繁琐。

深度学习模型方法

这类方法以 LSTM/GRU、seq2seq、wavenet、1D-CNN、transformer为主。深度学习中的 LSTM/GRU 模型，就是专门为解决时间序列问题而设计的；但是 CNN 模型是本来解决图像问题的，但是经过演变和发展，也可以用来解决时间序列问题。总体来说，深度学习类模型主要有以下特点：