通过python怎样预测黄金价格走势，科多大数据来带你看。
代码部分：
#-*-coding:utf-8-*-
createdonsunapr2320:57:412017
@author:duchao
importpandas_datareader.dataasweb
fromfbprophetimportprophet
#从雅虎财经获取dax指数的数据
dax=web.datareader(name='^gdaxi',data_source='yahoo',start='2010-1-1')
#绘制收盘价的曲线
dax['close'].plot(figsize=(8,5))
#调整数据格式，使得数据符合fb的要求
data=dax['adjclose']
df=data.reset_index(drop=false)
df.columns=['ds','y']
#训练模型
图1：代码展示
可视化结果部分：
图2：黄金收盘价走势图：
图3：预测结果
开源包原理介绍：
最近又发现一个很有意思的工具——facebook开源的大规模预测框架prophet，据说它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。
根据facebook公开的白皮书介绍，prophet实质上是一个可加性回归模型（additiveregressionmodel），主要由四个核心构成：
分段线性或者logistic增长曲线趋势，prophet可以通过从数据选择变化点，自动探测变化趋势。
按年为周期使用傅里叶级数（fourierseries）建模。
按周为周期使用虚变量（dummyvariables）建模。
支持用户提供的重要节假日列表。
prophet针对的是商业预测任务，适用于具备以下特征的场景：
针对每小时、每天或每星期的观察频次，有至少数月（理想情况的一年）的历史记录。
多重显著的“人类层级”周期性：星期x以及年份。
日期间隔不规则的重要节日，需要事先得知。
观察缺失或是异常值在合理范围内。
历史趋势变化，比如产品发布或者改写记录（loggingchanges）。
符合非线性增长曲线的趋势，有天然上、下限或者饱和点。
对于以上官方的套话，米哥看的似懂非懂，反正经过一番折腾后，米哥用一句话总结一下它的优点吧：使用过程令人发指的简单！如果预测结果相对可靠，那简直就是逆天了。
分析包的安装
prophet的安装很简单，一行代码搞定。
pipinstallfbprophet
但是！prophet严重依赖pystan包，在安装之前必须先安装好这个包，虽然同样也是一行pip来安装，但是在windows上安装pystan+prophet就是一种心灵折磨，各种坑爹的坑。为了让大家少躺坑，如果您打算在windows上尝试的话，提示几点：
1、最好选用winows7系统（win10也行）
2、使用python3.5+（用anaconda发行版）
3、确认已安装visualc++buildtools2015（用于对原代码做编译）
4、prophet最好通过下载源代码来setupinstall
@来自科多大数据高级数据分析师杜超