Python小波回歸是一種可用于時間序列分析和預測的方法。其原理是利用小波分析技術，對原始時間序列進行變換，將其分解成多個小波項。然后利用線性回歸對小波項進行擬合，得到預測模型，從而實現對未來數據的預測。

# 導入所需的庫和數據
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.regression.linear_model import OLS
from statsmodels.tools.tools import add_constant
import pywt
# 讀取數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 對數據進行小波分解，并進行回歸擬合
X = pywt.swt(data['value'], 'db4', level=4)  # 進行4層小波分解
X = np.array(X)[:, :, 0].T  # 取出每層小波分解系數的近似分量
X = add_constant(X)
y = data['value'][15:].values
model = OLS(y, X).fit()
# 繪制原始數據和預測數據對比圖
pred = model.predict(X)
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['value'], label='raw data')
plt.plot(pred, label='predict')
plt.legend()
plt.show()

在代碼中，我們通過pywt庫對時間序列進行小波分解，并利用OLS函數進行回歸擬合。最后，我們繪制了原始數據和預測數據的對比圖。

總的來說，Python小波回歸是一種可行的時間序列分析方法，可以在實際應用中得到廣泛的運用。