時系列解析を利用して株価、FXの未来の価格予想診断編 - Bitcoin 裁定取引と自動取引 abitra.netのブログ

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()