Python Colaboratory Ⅱ
RNN 豪ドル/円予測ファイルⅡ作成
ここまでで、RNN 豪ドル/円予測ができるようになりました。
引き続き、この予測図の元デ－タをロ－ソク足表示に変更していきます。
ロ－ソク足表示については、Python Colaboratory のなかの
CSV ファイルの読込
mplfinance を使用
ロ－ソク足本体の表示
で詳細説明をしています。
ロ－ソク足表示ファイルまとめ
に行くとロ－ソク足表示ファイル colab_rs.ipynb の内容を見ることができますので、これをコピして
Python RNN 豪ドル/円予測ファイル keras-go-1.ipynb に追加変更します。･･･①
できたファイルは
RNN 豪ドル/円予測ファイルⅡ keras-go-2.ipynb
とし、その内容は
こちらから見ることができます。
予測日の追加
ロ－ソク足表示をするときあらかじめ考慮しておくことがあります。
土日を考慮して予測日を決める必要があります。
Python で 豪ドル/円チャ－トを探求
//予測最終日取得
で詳細説明をしています。
予測最終日取得関数 addBusinessDays 定義を追加します。･･･②
その後、予測最終日取得関数を使用します。･･･③
from datetime import datetime as dt
tstr = Date[-1]
tdatetime = dt.strptime(tstr, '%Y/%m/%d %H:%M:%S')
# 文字列をdatetimeに変換するのがstrptime()関数
# datetime.datetime.strptime(文字列, 書式指定文字列)
lastday = addBusinessDays(tdatetime, 5)
xDate.append(lastday[1][4])
xD.append(i + 5)
予測チャ－トと予測値の保存
plt.savefig(
'colab_mane_chart_go_keras.png')
として予測チャ－トを保存し、
さらに、予測値結果を保存します。
２つの配列(予測日と予測値)を pandas concat 関数を使用して横(列)方向へ連結することにします。
まずは、それぞれの配列を DataFrame 型に変換します。
これで、pandas で操作することが可能になりました。
import pandas as pd
print("予測値=最終日+1～+5日")
valhe = np.round(f_result, 3)#3桁まで表示
valhe_pd = pd.DataFrame(valhe)
lastday_pd = pd.DataFrame(lastday[0])
この２つを pandas concat 関数で横(列)方向へ連結します。
横(列)方向指定 axis = 1 を忘れないでください。
df_concat = pd.concat([lastday_pd, p_pand_pd], axis = 1)
これを csv ファイルとして保存します。
保存するファイルフォルダ名は絶対パスで指定します。
そして、header=False, index=False
としてヘッダとインデックスは保存なしとします。
df_concat = pd.concat([lastday_pd, valhe_pd], axis = 1)
print(df_concat)
df_concat.to_csv(
'colab_mane_chart_go_keras.csv',
header=False, index=False)
･･･④
ここまでで
RNN 豪ドル/円予測ファイルⅡ keras-go-2.ipynb
が完成しました。
その内容は
こちらから見ることができます。
引き続き、RNN 豪ドル/円予測ファイルⅡの動作確認を行なっていきます。