1、ARMA表达的思想为在金融领域中，很多变量的值既会与自己过去期的表现有关系，又受到过去随机冲击的影响。利用ARMA模型以便预测未来。
2、导入相关的包和模块读取数据
3、构建建模数据并查看数据的折线图
4、对其数据进行平稳性检验，即单位根检验通过求得ADF=颍骈城茇-1.029808＞-3.435298（1%的水平），则不能拒绝原假设，认为数据非平稳。需要对数据进行差分处理。
5、一礴樽释亩阶差分处理并对其单位根检验通过对数据一阶差分后的ADF检验，可以得出ADF=-7.54357＜-3.435298，拒绝原假设，认为数据是平稳的。接下来进行白噪声检验
6、对一阶差分处理后的数据进行白噪声检验，自相关系数 偏自相关系数
7、构建ARMA（p,q）的参数选择查看模型结果
8、计算模型中系数的置信区间残差序列的纯随机性的检验自相关系数单位根检验
