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時系列解析を利用して株価、FXの未来の価格予想 診断編


前回、前々回と未来の価格予想を行ってきましたが、このモデルがどの程度の精度なのかを診断したいと思います。


"時系列解析を利用して株価、FXの未来の価格予想 実践編"
abitra.hatenablog.com



"時系列解析を利用して株価、FXの未来の価格予想 事前準備"
abitra.hatenablog.com



勉強したてなので間違った認識かもですが精度は小さい方は良いとは考えますが、無理に精度を高めるのもよくないと考えてはいますがどうなんでしょうかねー
機械学習初心者なのでこの辺りの肌感覚が全く分からないので判断が出来ません。


時系列解析を利用して株価、FXの未来の価格予想 で予測の精度を求める


日経225の終値を解析にしようしたモデルの精度を求めたいと思います。


精度の求め方としては先日取得した日経225のCSVデータを利用して過去○○日でモデルを作りそのモデルで予測して実際の結果と比べます。これをデータ分繰り返してモデルの予測と実際の結果が合っているのか離れているのかを確認するといった感じになります。


精度の数値は小さければ小さいほど乖離が少なくモデルが優秀と判断していいのかなーと考えています。

ソースコード
import numpy as np
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
from fbprophet import diagnostics
from fbprophet.plot import plot_cross_validation_metric
import matplotlib.pyplot as plot

data = pd.DataFrame()
file_name = 'N225.csv'
data2 = pd.read_csv(file_name, skiprows=1,header=None, names=['ds','Open','High','Low','Close','y','Volume'])


data = data.append(data2)

model = Prophet()
model.fit(data)

df_cv = diagnostics.cross_validation(model, initial='730 days', period='180 days', horizon = '365 days')

fig = plot_cross_validation_metric(df_cv, metric='mape')
plot.show()


簡単に書くとこんな感じかな。
やはりpythonは神かなw(ライブラリが神かなw)

やってる事としては730日でモデルを作成して365日検証していいるといった感じ。

時系列解析を利用して日経225の未来の予測モデルの精度


37 日後 => 6.7698 %


365日後 => 21.1282 %

f:id:hogehoge_kato:20190918010306p:plain


まぁ当たり前っちゃ当たり前で37日の方が精度が高いです。
365日後は21%程になるので参考にはなるけど使えないかなー

とはいえ37日も表を見てもばらつきが多いので微妙。。。


精度を高める対策など


今回は単独で日経225のみデータで検証しているのですが精度をさらに高める為には日経225と他のデータを組みわせるなどしてモデルを作成した方が良いかもしれません。

例えば為替レートデータの組み合わせや日銀の買い入れのデータとの組み合わせなど。



その他 (自分メモ)


知人から新しいFXのEAトレードの誘いがあったので試してみる。

本日アカウントを開設したので近く入金を開始して様子見。

フォワードを見る限りだと順調そうなのですが、実際回してみてどの様にポジションを持つのか確認する。

もしナンピン系のポジションの取り方であればゴメンなさいするかなーと。