【阿里云天池大赛】-资金流入流出预测通过比赛指南(实测分数＞130！！！)-程序员充电站

资金流入流出预测比赛完整流程记录

比赛任务描述

数据预处理与分析

数据加载

importpandasaspdimportnumpyasnp# 读取用户余额表数据user_balance=pd.read_csv('user_balance_table.csv')

数据转换与筛选

# 将report_date转换为datetime格式user_balance['report_date']=pd.to_datetime(user_balance['report_date'],format='%Y%m%d')# 筛选2014-03-01至2014-08-31的数据user_balance=user_balance[(user_balance['report_date']>='2014-03-01')&(user_balance['report_date']<='2014-08-31')]

数据聚合

按日期汇总每日的申购和赎回总金额：

# 按日期汇总total_purchase_amt和total_redeem_amtdaily_data=user_balance.groupby('report_date')[['total_purchase_amt','total_redeem_amt']].sum().reset_index()

数据可视化

绘制资金流入流出趋势图，观察数据的周期性和趋势特征：

importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(15,6))plt.plot(daily_data['report_date'],daily_data['total_purchase_amt'],label='申购金额',color='blue')plt.plot(daily_data['report_date'],daily_data['total_redeem_amt'],label='赎回金额',color='red')plt.title('资金流入流出趋势图')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('金额')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()

通过可视化分析，我们观察到数据具有明显的周期性特征（周周期和月周期），以及一定的趋势性。

ARIMA模型实现与结果

ARIMA模型介绍

ARIMA（自回归积分移动平均）是一种常用的时间序列预测模型，由三个参数组成：

p：自回归项数
d：差分阶数
q：移动平均项数

根据数据特点，我们选择ARIMA(7,1,7)模型，其中：

7阶自回归项捕捉一周的周期性
1阶差分使序列平稳
7阶移动平均项捕捉短期波动

ARIMA模型实现

fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA# 对申购金额建立ARIMA模型purchase_model=ARIMA(daily_data['total_purchase_amt'],order=(7,1,7))purchase_model_fit=purchase_model.fit()# 对赎回金额建立ARIMA模型redeem_model=ARIMA(daily_data['total_redeem_amt'],order=(7,1,7))redeem_model_fit=redeem_model.fit()# 预测未来30天purchase_pred=purchase_model_fit.forecast(steps=30)redeem_pred=redeem_model_fit.forecast(steps=30)

ARIMA模型结果

ARIMA模型的预测结果保存为result.csv，提交后获得了初步的预测分数。

周期因子模型实现与结果

周期因子模型思路

基于数据的周期性特征，我们考虑两种周期因子：

星期因子：周一至周日的周期性影响
日期因子：1号至31号的周期性影响

这两种因子采用乘法关系，共同影响最终预测结果。

周期因子计算

# 添加星期和日期特征daily_data['weekday']=daily_data['report_date'].dt.weekday# 0=周一, 6=周日daily_data['day_of_month']=daily_data['report_date'].dt.day# 计算星期因子weekday_stats=daily_data.groupby('weekday')[['total_purchase_amt','total_redeem_amt']].mean()weekday_avg_purchase=weekday_stats['total_purchase_amt'].mean()weekday_avg_redeem=weekday_stats['total_redeem_amt'].mean()weekday_purchase_factor=weekday_stats['total_purchase_amt']/weekday_avg_purchase weekday_redeem_factor=weekday_stats['total_redeem_amt']/weekday_avg_redeem# 计算日期因子day_stats=daily_data.groupby('day_of_month')[['total_purchase_amt','total_redeem_amt']].mean()day_avg_purchase=day_stats['total_purchase_amt'].mean()day_avg_redeem=day_stats['total_redeem_amt'].mean()day_purchase_factor=day_stats['total_purchase_amt']/day_avg_purchase day_redeem_factor=day_stats['total_redeem_amt']/day_avg_redeem

周期因子模型预测

# 生成未来30天的日期future_dates=pd.date_range(start='2014-09-01',end='2014-09-30')future_df=pd.DataFrame({'report_date':future_dates})future_df['weekday']=future_df['report_date'].dt.weekday future_df['day_of_month']=future_df['report_date'].dt.day# 应用周期因子（乘法关系）future_df['purchase_periodic_factor']=future_df['weekday'].map(weekday_purchase_factor)*future_df['day_of_month'].map(day_purchase_factor)future_df['redeem_periodic_factor']=future_df['weekday'].map(weekday_redeem_factor)*future_df['day_of_month'].map(day_redeem_factor)# 基于历史均值和周期因子进行预测historical_avg_purchase=daily_data['total_purchase_amt'].mean()historical_avg_redeem=daily_data['total_redeem_amt'].mean()future_df['total_purchase_amt']=historical_avg_purchase*future_df['purchase_periodic_factor']future_df['total_redeem_amt']=historical_avg_redeem*future_df['redeem_periodic_factor']

周期因子模型结果

周期因子模型的预测结果保存为result2.csv，提交后获得了115分的成绩。

Prophet综合优化方案

为了进一步提高预测精度，我们采用了Facebook Prophet模型进行综合优化，该模型能够更好地处理时间序列的趋势、季节性和节假日效应。

Prophet模型介绍

Prophet是Facebook开发的时间序列预测工具，具有以下特点：

自动处理趋势变化点
内置周/月/年季节性模型
支持添加节假日效应
提供直观的模型参数调整

Prophet模型实现

1. 数据准备

# Prophet模型需要的数据集格式：ds（日期）和y（目标值）df_purchase=daily_data[['report_date','total_purchase_amt']].rename(columns={'report_date':'ds','total_purchase_amt':'y'})df_redeem=daily_data[['report_date','total_redeem_amt']].rename(columns={'report_date':'ds','total_redeem_amt':'y'})

2. 节假日处理

考虑到2014年9月6日至8日为中秋节假期，我们添加了节假日效应：

# 定义2014年节假日（包含中秋节及前后影响）holidays=pd.DataFrame({'holiday':'mid_autumn','ds':pd.to_datetime(['2014-09-06','2014-09-07','2014-09-08']),# 中秋节及前后'lower_window':0,'upper_window':0,})

3. Prophet模型拟合

fromprophetimportProphet# 创建并拟合Prophet模型（申购）prophet_purchase=Prophet(growth='linear',seasonality_mode='multiplicative',holidays=holidays,holidays_prior_scale=5,yearly_seasonality=False,weekly_seasonality=True,daily_seasonality=False,interval_width=0.95)prophet_purchase.add_seasonality(name='monthly',period=30.5,fourier_order=3)prophet_purchase.fit(df_purchase)# 创建并拟合Prophet模型（赎回）prophet_redeem=Prophet(growth='linear',seasonality_mode='multiplicative',holidays=holidays,holidays_prior_scale=5,yearly_seasonality=False,weekly_seasonality=True,daily_seasonality=False,interval_width=0.95)prophet_redeem.add_seasonality(name='monthly',period=30.5,fourier_order=3)prophet_redeem.fit(df_redeem)

4. 特征工程增强

为了进一步提高模型性能，我们添加了滞后特征和移动平均特征：

# 添加滞后特征（前7天、14天、21天）daily_features=daily_data.copy()forlagin[7,14,21]:daily_features[f'purchase_lag_{lag}']=daily_features['total_purchase_amt'].shift(lag)daily_features[f'redeem_lag_{lag}']=daily_features['total_redeem_amt'].shift(lag)# 添加移动平均特征（7天、14天）forwindowin[7,14]:daily_features[f'purchase_ma_{window}']=daily_features['total_purchase_amt'].rolling(window=window).mean()daily_features[f'redeem_ma_{window}']=daily_features['total_redeem_amt'].rolling(window=window).mean()# 去除缺失值daily_features=daily_features.dropna()

5. 增强模型训练

使用线性回归模型结合Prophet预测和特征工程结果：

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 建立增强模型defbuild_enhanced_model(daily_features,target_col,prophet_predictions,target_prophet_col):# 合并特征和Prophet预测X=daily_features.drop(['report_date','total_purchase_amt','total_redeem_amt'],axis=1)X['prophet_prediction']=daily_features['report_date'].map(prophet_predictions.set_index('report_date')[target_prophet_col])y=daily_features[target_col]# 训练模型model=LinearRegression()model.fit(X,y)returnmodel# 建立申购和赎回的增强模型purchase_enhanced_model=build_enhanced_model(daily_features,'total_purchase_amt',prophet_predictions,'purchase_prophet')redeem_enhanced_model=build_enhanced_model(daily_features,'total_redeem_amt',prophet_predictions,'redeem_prophet')

模型融合策略

为了综合各模型的优势，我们采用了加权平均的模型融合策略：

Prophet模型：权重40%，提供基线预测
增强模型：权重30%，结合了额外特征
周期因子模型：权重30%，捕捉周期性特征

融合实现

# 模型融合：加权平均# 1. Prophet模型预测prophet_preds=prophet_predictions.tail(30).set_index('report_date')# 2. 增强模型预测enhanced_purchase_preds=purchase_enhanced_model.predict(X_future_purchase)enhanced_redeem_preds=redeem_enhanced_model.predict(X_future_redeem)# 3. 周期因子调整的基线预测periodic_purchase_preds=historical_avg_purchase*periodic_preds['purchase_periodic_factor']periodic_redeem_preds=historical_avg_redeem*periodic_preds['redeem_periodic_factor']# 权重分配：Prophet(40%), 增强模型(30%), 改进周期因子(30%)final_purchase_preds=0.4*prophet_preds['purchase_prophet'].values+0.3*enhanced_purchase_preds+0.3*periodic_purchase_preds.values final_redeem_preds=0.4*prophet_preds['redeem_prophet'].values+0.3*enhanced_redeem_preds+0.3*periodic_redeem_preds.values

最终结果与提交

生成预测结果

# 生成最终预测结果final_forecast=pd.DataFrame({'report_date':future_dates.strftime('%Y%m%d').astype(int),'total_purchase_amt':final_purchase_preds,'total_redeem_amt':final_redeem_preds})# 保存结果（无表头）final_forecast.to_csv('result_optimized.csv',index=False,header=False)

结果提交

将生成的result_optimized.csv文件提交至比赛平台（https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/submission/88），最终获得了145分的成绩，成功通过比赛。

预测结果展示

预测结果的前10天数据如下：

日期	申购金额（元）	赎回金额（元）
20140901	330885275	322102155
20140902	312591938	291400953
20140903	320636752	313180408
20140904	322619932	276590303
20140905	266807750	252040967
20140906	212011998	171840275
20140907	207486402	192871410
20140908	320312554	318207197
20140909	322580235	296540520
20140910	328245020	301124852

经验总结与改进方向

成功经验

数据可视化分析：通过可视化准确识别数据的周期性和趋势性特征
多种模型尝试：从简单的ARIMA模型到复杂的Prophet模型，逐步提升预测精度
特征工程增强：添加滞后特征和移动平均特征，捕捉更多数据信息
模型融合策略：综合不同模型的优势，提高预测稳定性
节假日效应处理：考虑到特殊日期对资金流动的影响

通过本次比赛，我们全面掌握了时间序列预测的常用方法和技巧，从数据预处理到模型选择，再到最终的结果优化，形成了一套完整的解决方案。

资金流入流出预测比赛完整流程记录

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