Python＆機械学習 勉強メモ⑦：株価の予測

#はじめに
① https://qiita.com/yohiro/items/04984927d0b455700cd1
② https://qiita.com/yohiro/items/5aab5d28aef57ccbb19c
③ https://qiita.com/yohiro/items/cc9bc2631c0306f813b5
④ https://qiita.com/yohiro/items/d376f44fe66831599d0b
⑤ https://qiita.com/yohiro/items/3abaf7b610fbcaa01b9c
⑥ https://qiita.com/yohiro/items/e9e80183e635e0ac4894
の続き

• 参考教材：Udemy みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
• 使用ライブラリ：scikit-learn

#課題設定
過去4日間の株価上昇率を与えると、当日の株価が上昇・下降どちらになるかを推測する。

#サンプルデータ

stock_price.txt

10000
9993
10259
...

1行に1日分の株価の終値が格納されている。

#ソースコード

##インポート

from sklearn import svm

##ファイル読み込み

サンプルデータを読み込みstock_dataに格納する

# ファイル読み込み
stock_data = []
stock_data_file = open("stock_price.txt", "r")
for line in stock_data_file:
    line = line.rstrip()
    stock_data.append(float(line))
stock_data_file.close()

##訓練用データの作成
###日にちごとの上昇率データの作成
上昇率は以下のように算出する

i日目の上昇率=\frac{i日目の株価 - (i-1)日目の株価}{(i-1)日目の株価}

上記で算出したデータをmodified_dataに格納する。

count_s = len(stock_data)
modified_data = []
for i in range(1, count_s):
    modified_data.append(float(stock_data[i] - stock_data[i-1]) / float(stock_data[i-1]) * 20)
count_m = len(modified_data)

###4日分の上昇率と当日の上昇・下降データ(=正解値)の作成
日にちごとに、過去4日分の上昇率をsuccessive_dataに格納する。
また、その日に上昇したか or 下降したかをanswersに格納する。

# 前日までの4日間のデータ
successive_data = []
# 正解値　価格上昇：1 価格低下:0
answers = []
for i in range(4, count_m):
    successive_data.append([modified_data[i-4], modified_data[i-3], modified_data[i-2], modified_data[i-1]])
    if modified_data[i] > 0:
        answers.append(1)
    else:
        answers.append(0)
n = len(successive_data)
m = len(answers)

##訓練と予測
データの75%で訓練させる。

# 線形サポートベクターマシン
clf = svm.LinearSVC()
# サポートベクターマシンによる訓練（データの75%を訓練に使用）
clf.fit(successive_data[:int(n*75/100)], answers[:int(n*75/100)])

##訓練結果の確認
データの残りの25%で予測を行う。

# テスト用データ
# 正解
expected = answers[int(-n*25/100):]
# 予測
predicted = clf.predict(successive_data[int(-n*25/100):])

# 末尾の10個を比較
print(expected[-10:])
print(list(predicted[-10:]))

# 正解率の計算
correct = 0.0
wrong = 0.0
for i in range(int(n*25/100)):
    if expected[i] == predicted[i]:
        correct += 1
    else:
        wrong += 1
print("正解率： " + str(correct/(correct+wrong) * 100) + "%")

#結果

教材ビデオでは正解率約61%の結果が出ているが、
実際試すとwarningが出るし、正解率も約5割（当てずっぽうとほぼ大差なし）・・・

いろいろpythonなどのバージョンが違うから結果に差がでるのだろうか？

C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py:947: ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations.
  "the number of iterations.", ConvergenceWarning)
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
正解率： 55.62248995983936%

#おまけ
サンプルデータを見える化