1. Auto ARIMA 저번 포스팅에서는 ARIMA 모델의 계수 p,d,q를 정할 때 ACF 및 PACF를 확인해서 정하는 방법을 소개했다. 그런데 이는 이론적인 것일 뿐 그렇게 만들어진 모델이 정말 좋은 성능을 내는 것은 아니다. 아마 가장 확실한 방법은 직접 여러 후보 파라미터셋들에 대하여 모델을 하나하나 만들어보고 비교하는 것이다. 이를 수행해주는 라이브러리를 소개한다. !pip install pmdarima import pmdarima as pm data_auto = data.copy().iloc[:, :3] data_auto.head(5) model = pm.auto_arima(y = data_auto['Return'] , d = 0 , start_p = 0 , max_p = 3 , start..
