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2021

29

6月

簡単で面白い結果が見れる Prophet を紹介します

テクログ

こんにちは。 ライアンです。


今日は簡単に使用可能な時系列モデルのprophetを紹介しながら

簡単な例題を書いてみようと思います!


prophetは2つの特徴があります。

1.時系列の方法の教育を受けずに予測するのに適しているとこ

2.潜在的に発生する様々な予測問題、ユニークな特長をモデルに反映できること

https://peerj.com/preprints/3190.pdf


自分が感じたBTCの特徴は以下の二つです

1.夜中に低値が来る

2.動きが激しい


上記の特徴を参考して簡単に予測して行きます




↓はBTCの値段予想


Windowsでの環境構築

 anacondaインストール

 pip install pyupbit ←ここは自分の取引所で問題ないです

 pip install schedule

 conda install -c conda-forge fbprophet

 pip install pystan --upgrade ←エラーが出たらpipもupgrade




import pyupbit <- 自分が使ってる取引所のAPIを importする
#BTC最近の148時間のデータを取得
df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC", interval="minute60", count=148)
df


↓ みたいなデータをdataFrame形式で取得


#時間(ds)と終値(y)のみ残す
df = df.reset_index()
df['ds'] = df['index']
df['y'] = df['close']
data = df[['ds','y']]
data


必要なデータのみ残してデータを成形する


#prophet import
from fbprophet import Prophet

#学習
model = Prophet()
model.fit(data)

#24時間の予想
future = model.make_future_dataframe(periods=24, freq='H')
forecast = model.predict(future)

#グラフ
fig1 = model.plot(forecast)


prophetを呼び出して予想した結果


#グラフ2
fig2 = model.plot_components(forecast)


dailyとtrendグラフ


結論

1.

明日は今日より上がる予定に見えます。

2.

動きが激しくはないけど

『1.夜中に低値が来る

3時25分~6時51分に低が来るのが確認できました。



★実際の投資には異なる可能性がありますので

★あくまで参考だけにしてください

この記事を書いた人

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ライアン

所 属:
WEBインテグレーション事業部
出身地:
Seoul
仕事内容:
WEB開発

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