両建て手法の開発③

closeを取得してjson形式で保存する

xpppp.hatenablog.com

予測したpd.DataFrameをjson形式に変換するためにこちらを参照

同様の手順でHightとLowも予測する。

実際のcloseと予想したclose, High, Low をプロットする。

プロット結果2019/11/18

json形式は取り扱いが難しかったため、csvファイルを使用することにした。

csvファイルの操作は以下のコードを使用する

#csvの書き込み
pred_target.to_csv('./gdrive/My Drive/Bot_materials/materials/pred_{}.csv'.format(target))
actual_target.to_csv('./gdrive/My Drive/Bot_materials/materials/actual_{}.csv'.format(target))


#csvの読み込み
pred_close = pd.read_csv('./gdrive/My Drive/Bot_materials/materials/pred_close.csv')
pred_close = pred_close['predict_close']
pred_close

プロット結果 実線:実際の値
破線:予測値
青:LOW
緑:CLOSE
赤:HIGH

f:id:xpppp:20191119215700p:plain

他のサイトでも解説されている通り、過去の値動きをトレースするような動きとなり、各値動きのLSTMだけではエッジがない。

一応、今回の取り組みを定量評価?するために、 性能を以下のように定義すると

| ( 予測値 - 実際の値 ) / 実際の値 |

今回の値は0.0000706となった。

https://github.com/PP-lib/Bot_materials/blob/master/Deal_csv.ipynb

次回の計画

板情報から価格の上昇、下降を予測出来るか検討する。