对于股票价格的预测，以下是几种常见的方法：

1. SARIMA模型：SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）模型适用于具有季节性变动的时间序列数据。它结合了ARIMA模型和季节性差分的方法来预测未来的价格。您可以使用Python中的statsmodels库来实现该模型。
2. 简单移动平均线：简单移动平均线是基于过去一段时间内的平均价格来预测未来价格的方法。您可以根据您选择的时间窗口大小计算移动平均线，然后将其应用于未来的数据。
3. 指数加权移动平均线：指数加权移动平均线是对简单移动平均线的改进，它给予过去的价格更高的权重。您可以通过使用pandas库中的ewm函数来计算指数加权移动平均线。
4. Bollinger带：Bollinger带是通过计算股价的移动平均线和标准差来确定价格的高低水平。它可以提供价格波动的上下限，并用于预测未来价格的趋势。
5. 相对强弱指标：相对强弱指标（RSI）是一种衡量市场买卖力量的指标。它可以根据股价的涨跌幅度来预测价格的超买超卖情况。
6. 随机指标：随机指标（KDJ指标）是一种基于统计分析的股票技术指标，用于衡量股票价格的超买超卖情况，以及价格的趋势反转。
7. 线性回归：线性回归是一种基本的统计模型，用于建立自变量和因变量之间的线性关系，并预测未来的价格。您可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现线性回归模型。
8. 随机森林回归：随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。您可以使用scikit-learn库中的RandomForestRegressor类来实现随机森林回归模型。
9. 支持向量回归法：支持向量回归（SVR）是一种使用支持向量机算法进行回归分析的方法。它可以通过构建一个超平面来建立自变量和因变量之间的关系，并预测未来的价格。您可以使用scikit-learn库中的SVR类来实现SVR模型。
10. 自回归移动平均法：自回归移动平均法（ARIMA）是一种常用的时间序列预测方法。它结合了自回归和移动平均的概念，用于预测未来的价格。

我将使用以下方法进行预测：SARIMA、简单移动平均线、指数加权移动平均线、Bollinger带、相对强弱指标、随机指标、线性回归、随机森林回归、支持向量回归法、自回归移动平均法、长短期记忆模型。我将逐一介绍每种方法，并提供相应的代码和预测价格。

1. SARIMA（季节性差分整合自回归滑动平均模型）:
   SARIMA是一种时间序列预测模型，适用于具有季节性模式的数据。首先，我们需要对数据进行平稳性检验和季节性差分处理。然后，通过AIC（赤池信息准则）选择最佳的SARIMA模型。最后，利用该模型进行未来3天的预测。

详细代码如下：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# 将数据转换为时间序列
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
df.set_index('date', inplace=True)

# 季节性差分
df_diff = df.diff(1).dropna()

# 拟合SARIMA模型
model = SARIMAX(df_diff['close'], order=(1, 0, 1), seasonal_order=(0, 1, 1, 7))
result = model.fit()

# 预测未来3天
forecast = result.get_forecast(steps=3)
predicted_close = forecast.predicted_mean

# 输出预测价格
print(predicted_close)

预测结果如下：
2023-10-14 XXX
2023-10-15 XXX
2023-10-16 XXX

1. 简单移动平均线：
   简单移动平均线是一种常见的趋势指标，通过计算一定时间窗口内的平均值来预测未来价格。我们将使用过去7天的数据计算移动平均线，并使用该线进行未来3天的预测。

详细代码如下：

# 计算移动平均线
window = 7
df['MA'] = df['close'].rolling(window).mean()

# 预测未来3天
last_ma = df['MA'].iloc[-1]
predicted_close = [last_ma] * 3

# 输出预测价格
print(predicted_close)

预测结果如下：
[XXX, XXX, XXX]

1. 指数加权移动平均线：
   指数加权移动平均线是一种常用的平滑指标，可以捕捉到较短期和较长期的趋势。我们将使用过去7天的指数加权移动平均线进行未来3天的预测。

详细代码如下：

# 计算指数加权移动平均线
df['EMA'] = df['close'].ewm(span=window, adjust=False).mean()

# 预测未来3天
last_ema = df['EMA'].iloc[-1]
predicted_close = [last_ema] * 3

# 输出预测价格
print(predicted_close)

预测结果如下：
[XXX, XXX, XXX]

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