LoginSignup
0
1

More than 1 year has passed since last update.

ライナあれぐれっしょん! 豪ドルでやろかっと

Posted at

https://jp.investing.com/currencies/aud-jpy-historical-data
ここで20年分のデータを取得

日付を指定して、1971〜2022年の週ごとのデータ

スクリーンショット 2022-07-08 17.10.00.png

を取得した!!

あ 次は jupyter labの操作~?

from sklearn import linear_model #AI線形モデル
from sklearn.linear_model import LinearRegression #上のやつとどう違うのかわからんなんかエラーが出たので読み込みました
import numpy as np #なんだっけこれ
import pandas as pd #笹

from sklearn.model_selection import train_test_split #分けるやつ
from sklearn.metrics import mean_squared_error #性能評価の

import matplotlib.pyplot as plt #グラフのやつ
#csvの読み込み!
go_data = pd.read_csv("AUD_JPY 過去データ.csv")
go_data.head()

スクリーンショット 2022-07-09 20.34.37.png

#行を逆に 古いものを上に
go_data = go_data.iloc[::-1]
go_data.index = range(len(go_data))
go_data.head()

スクリーンショット 2022-07-09 20.35.01.png

#columnがjapaneseなのでとりあえず適当に
go_data = go_data.rename(columns={'日付け': 'day','終値': 'end','始値':'start','高値':'high','安値':'a','変化率 %':'b'})
go_data.head()

スクリーンショット 2022-07-09 20.35.34.png

本当は日付を使いたかったけど年月日表記だったので、、

# Noというcolumnを作成
serial_num = pd.RangeIndex(start=1, stop=len(go_data.index) + 1, step=1)
go_data['No'] = serial_num
go_data.tail() #末尾から確認

スクリーンショット 2022-07-09 20.36.46.png

#終値をX NoをY
X = go_data.loc[:, ['end']]
Y = go_data.loc[:, ['No']]
2次元?変換しました
X=np.array(X)
Y=np.array(Y)

スクリーンショット 2022-07-09 20.37.43.png

#train,test,validに分ける~
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y,train_size=0.8)
X_train, X_valid, Y_train, Y_valid = train_test_split(X_train, Y_train, train_size=0.8)
# 線形回帰モデル
linear_model = LinearRegression()
# 学習はfit
linear_model.fit(X_train, Y_train)
予測
Y_pred = linear_model.predict(X_valid)
print('正解')
print(Y_valid[:5]) #正解
print()
print('予測')
print(Y_pred[:5]) #予測

#正解
#[[1959]
# [ 603]
# [1576]
# [ 215]
# [1430]]
#
#予測
#[[1629.88111471]
# [ 704.46442219]
# [1842.63881907]
# [ -89.27869522]
# [1710.26016458]]

うーん、うーん うーん???うーん??????
ん -89....? 貴様は一体何を予測したのか?

初めて自分でやってみたけどあわよくばこれでFXで大儲けしてやろうと思った!が!
ここまでやるので疲れた、
わからないことをたくさん調べて2日間かかったがなかなか楽しかったですね!!本当にほとんどがDataFrameの加工でした

誰かこの記事を見かけた方、データの加工方法、記事の書き方なんでも良いです、アドバイスください。希望
間違ったりしているところは指摘が欲しいです。

これを後 もっと未来のやつ予測して、日本のやつも予測して
グラフ化して FXで大儲けする予定です、あ,もう大富豪になる事は
すぐそこですね!!実行

linear_model_mse = mean_squared_error(Y_valid, Y_pred)
print('MSE(1変数の線形回帰モデル):', linear_model_mse)

#MSE(1変数の線形回帰モデル): 213280.85603394746

誤差213280だってよ。
ははあ なるほどお、 わからんわ謎

読んでくれてありがとうさぎ
お尻

0
1
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
0
1