一个简单的网格搜索框架 网格搜索就是穷举法，对所有可能的参数组合都带入程序，进行尝试。 模型参数对应：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m，对于模型来说并不是所有输入参数都是有效的， 如季节周期参数m不能为0，当m=0时，会导致SARIMAX函数报错。 以SARIMA模型为示例，介绍了如何对模型的参数进行网格搜索来找到较优参数 SARIMA是对AR,MA,ARIMA模型的改进，添加了季节周期的因素在里面 在网格搜索配置超参数的时候也是一个学习点

1.SARIMA模型的网格搜索超参数优化 基本一样 指数平滑预测方法，预测是过去观察值的加权，模型对过去观察值使用指数递减权重 所谓三重指数平滑在股票中指对数据重复进行三次平滑处理，从而减小数据波动。对应的指标叫TRIX 在时间序列预测中,三次指数平滑算法指可以对同时含有趋势和季节性的时间序列进行预测，该算法是基于一次指数平滑和二次指数平滑算法的 程序只修改了使用的预测模型部分， 从SARIMA模型改成了ExponentialSmoothing模型 同时修改了模型使用的参数，别的逻辑基本相同 内容： 1.网格搜索框架 2.无趋势和季节性研究 3.趋势性研究 4.季节性研究 5.趋势和季节性研究