理论基础：

1. SARIMA模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）：对时间序列数据进行建模，考虑季节性因素和自回归、滑动平均等指标。具体实现过程需要使用Python的statsmodels库进行参数估计和模型拟合。
2. 简单移动平均线：将一段时间内的股票价格取均值，作为未来的预测值。例如，使用过去30天的平均价格作为未来3天的预测价格。
3. 指数加权移动平均线：类似于简单移动平均线，但是对过去的价格赋予不同的权重，最新的价格权重更高。使用Python的pandas库的ewm函数可以方便地计算指数加权移动平均。
4. Bollinger带：利用价格的标准差和移动平均线构建上下限带。当价格触及带的边界时，可能发生趋势反转。可以通过计算股票价格的标准差和移动平均线来确定未来价格的上下限。
5. 相对强弱指标（RSI）：评估价格变动的强度和速度，判断股票的超买和超卖状态。根据RSI值的大小，可以预测价格的反转点。
6. 随机指标（Stochastic Oscillator）：通过比较股票的当前价格与一定时间内的价格范围，判断市场供需关系和趋势反转。根据随机指标的数值，可以预测未来价格的走势。
7. 线性回归：建立价格与时间之间的线性关系模型，通过拟合直线来进行预测。可以使用Python的scikit-learn库中的LinearRegression类进行建模和预测。
8. 随机森林回归：利用多个决策树构建集成模型，通过对特征的随机选择和投票机制来提高预测精度。可以使用Python的scikit-learn库中的RandomForestRegressor类进行建模和预测。
9. 支持向量回归法：基于支持向量机的回归方法，通过将样本映射到高维空间，构建回归模型。可以使用Python的scikit-learn库中的SVR类进行建模和预测。
10. 自回归移动平均法（ARMA）：结合自回归和滑动平均模型，用过去的观测值和预测误差来预测未来的价格。使用Python的statsmodels库中的ARMA类进行建模和预测。
11. 长短期记忆模型（LSTM）：一种适用于处理时间序列数据的深度学习模型，可以捕捉长期依赖关系。通过建立多层LSTM神经网络，可以进行未来价格的预测。具体实现需要使用Python的Keras库进行模型构建和训练。

这些方法只是参考，具体应用需要根据数据特点和实际情况选择合适的模型和参数。同时，股票市场受多种因素影响，预测存在一定的风险和不确定性。因此，在进行投资和决策时，建议结合多种方法和数据进行综合分析，并谨慎评估风险。

代码展示

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.svm import SVR
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf, plot_acf
from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing

# 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)

# 分割训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
train, test = df[:train_size], df[train_size:]

# SARIMA模型
model_sarima = SARIMAX(train['close'], order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
model_sarima_fit = model_sarima.fit()
sarima_prediction = model_sarima_fit.forecast(steps=3)

# 简单移动平均线
sma_prediction = test['close'].rolling(window=3).mean().iloc[-1:]

# 指数加权移动平均线
ewma_prediction = test['close'].ewm(span=3, adjust=False).mean().iloc[-1:]

# Bollinger带
def calculate_bollinger_bands(series):
    sma = series.rolling(window=20).mean()
    std = series.rolling(window=20).std()
    upper_band = sma + 2 * std
    lower_band = sma - 2 * std
    return upper_band.iloc[-1], lower_band.iloc[-1]

upper_band, lower_band = calculate_bollinger_bands(test['close'])
bollinger_prediction = (upper_band + lower_band) / 2

# 相对强弱指标
def calculate_rsi(series, window=14):
    delta = series.diff().dropna()
    gain = delta.apply(lambda x: x if x > 0 else 0)
    loss = delta.apply(lambda x: abs(x) if x < 0 else 0)
    avg_gain = gain.rolling(window=window).mean()
    avg_loss = loss.rolling(window=window).mean()
    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi.iloc[-1]

rsi = calculate_rsi(test['close'])
rsi_prediction = rsi

# 随机指标
def calculate_stochastic_oscillator(series, window=14):
    lowest_low = series.rolling(window=window).min()
    highest_high = series.rolling(window=window).max()
    stochastic_oscillator = (series - lowest_low) / (highest_high - lowest_low) * 100
    return stochastic_oscillator.iloc[-1]

stochastic_oscillator = calculate_stochastic_oscillator(test['close'])
stochastic_prediction = stochastic_oscillator

# 线性回归
model_linear = LinearRegression()
model_linear.fit(train[['volume']], train['close'])
linear_prediction = model_linear.predict(test[['volume']])

# 随机森林回归
model_rf = RandomForestRegressor()
model_rf.fit(train[['volume']], train['close'])
rf_prediction = model_rf.predict(test[['volume']])

# 支持向量回归法
model_svr = SVR()
model_svr.fit(train[['volume']], train['close'])
svr_prediction = model_svr.predict(test[['volume']])

# 自回归移动平均法
model_arma = ARMA(train['close'], order=(1, 1))
model_arma_fit = model_arma.fit(disp=False)
arma_prediction = model_arma_fit.predict(start=len(train), end=len(train)+2)

# 指数平滑法
model_es = ExponentialSmoothing(train['close'])
model_es_fit = model_es.fit()
es_prediction = model_es_fit.forecast(steps=3)

# 长短期记忆模型
# 这里需要使用深度学习框架来实现，例如TensorFlow或PyTorch

# 计算所有预测结果的均值
mean_prediction = (sarima_prediction.mean(), sma_prediction.mean(), ewma_prediction.mean(),
                   bollinger_prediction.mean(), rsi_prediction, stochastic_prediction,
                   linear_prediction.mean(), rf_prediction.mean(), svr_prediction.mean(),
                   arma_prediction.mean(), es_prediction.mean())

# 给出预测结果的建议
recommendation = ''
if mean_prediction > df['close'].iloc[-1]:
    recommendation = '建议买入'
else:
    recommendation = '建议卖出'

print('SARIMA预测结果:', sarima_prediction)
print('简单移动平均线预测结果:', sma_prediction)
print('指数加权移动平均线预测结果:', ewma_prediction)
print('Bollinger带预测结果:', bollinger_prediction)
print('相对强弱指标预测结果:', rsi_prediction)
print('随机指标预测结果:', stochastic_prediction)
print('线性回归预测结果:', linear_prediction)
print('随机森林回归预测结果:', rf_prediction)
print('支持向量回归法预测结果:', svr_prediction)
print('自回归移动平均法预测结果:', arma_prediction)
print('指数平滑法预测结果:', es_prediction)
print('长短期记忆模型预测结果:', lstm_prediction)
print('各种预测价格的均值:', mean_prediction)
print('建议:', recommendation)

请注意，上述代码中的部分预测方法可能需要额外的库和模型训练步骤，例如长短期记忆模型（LSTM）需要使用深度学习框架。对于这些方法，你需要根据具体需求进行进一步的研究和实现。