Python用時系列データ予測ツールprophetを使って株価推移グラフを作る

はじめに

この記事では、Facebook社が開発した時系列データ予測ツールProphetを使用して、
将来株価の予測を行いました。サクッと使えて面白いライブラリだと思います。

実行環境はColabotory,Python3.5.2です。

参考

今回の内容のほぼすべては、以下記事の情報によります。感謝です。

• 理論:Prophet入門
• コード:Prophetで日経平均株価を予測 #1
• 応用:Stock Prediction in Python

イメージ

⇒
⇒ ⇒ ⇒

Prophet = 預言者

結果

ソースコード

# ライブラリインポート
import pandas as pd # データ格納
import matplotlib.pyplot as plt #描画
from fbprophet import Prophet #時系列予測ライブラリ
#Prophetのインストール
#'pip install fbprophet' を実行 

#使用するcsvデータはYahoo Finance より取得.
# https://finance.yahoo.com/quote/2181.T/history?p=2181.T&.tsrc=fin-srch

data = pd.DataFrame()
file_name = '2181.T.csv' 
data2 = pd.read_csv(file_name, skiprows=1,header=None, names=['ds','Open','High','Low','Close','y','Volume'])

data = data.append(data2)

#モデル作成
model = Prophet()
model.fit(data)

#描画の設定,何日分出力する、など
future_data = model.make_future_dataframe(periods=250, freq = 'd')
future_data = future_data[future_data['ds'].dt.weekday < 5]

# 予測
forecast_data = model.predict(future_data)

# 描画
fig = model.plot(forecast_data)
model.plot_components(forecast_data)

感想

これまで、scikit-learnやTensorflowで株価予測やろう！と思っていたが、
prophetは使用方法も簡単で、描画も親切なので驚いた。

株価の季節性や周期性、また、各種統計概念も考慮にいれてモデリングしているらしい。
もっと遊んでみよう。。。