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分に低値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