Recurrent Neural Network RNN Ⅲ
さくら VPS RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル作成
ここまでで、5000本の大容量データを使用した
さくら VPS RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル keras-go-lnsk-4h.py
がまとまりました。
さくら VPS RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測
で表示したファイルは動作確認のため TeraPad 等で作成したら、ファイル名を
keras-go-lnsk-4.py として保存します。
文字コ－ドは、UTF-8N
BOM なし
改行コ－ドは、LF
です。
保存先はホスト Wimdows OS の 共有フォルダ c:\vb_public_html にしました。
このファイルはユ－ザ－ディレクトリ
/home/yamada/public_html
に SFTP でアップロ－ドします。
やり方がよく分からない方は
ユ－ザ－ごとの公開ディレクトリを用意する
の｢SFTP でファイル アップロード｣
を読んでください。
RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル動作確認準備
RNN を動作させるには
tensorflow、Keras のインスト－ルが必要です。
またこのファイルを動作させるには pandas と mplfinance のインスト－ルも必要です。
各パッケージのインストール方法については
さくら VPS RNN 豪ドル/円予測
及び、
Recurrent Neural Network RNN--pandas と mplfinance のインスト－ル
を見てください。
RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル動作確認
やっと動作確認にたどり着きました。
さくらの VPS-コントロ－ルパネルのサ－バのコンソ－ルから
シリアルコンソ－ル に入ります。
ここから、keras-go-lnsk-4h.py を実行します。
yamada@********:~$ python3 public_html/keras-go-lnsk-4h.py
として実行確認します。
途中何事もなく前に進みます。
２分ぐらい時間がかかります。
実行が完了したら
yamada@********:~$ ls -l public_html/manep-img
に作成された png ファイル
/home/yamada/public_html/manep-img/mane_chart_go_keras_long_4h.png
と csv ファイル
/home/yamada/public_html/manep-img/mane_chart_go-keras_long_4h.csv
ができていることを日時も含め確認します。
RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル定時自動実行
ここまでで、RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイルの動作確認ができました。
引き続き、この予測ファイルが定時自動実行できるようにします。
keras-go-lnsk-4h.py ファイルを さくら VPS で定時自動実行します。
詳細はさくら VPS CNN 豪ドル/円４時間足予測ファイル保存
を見てください。
マネパ ４時間足デ－タ CSV ダウンロードファイル
sc_sele_mane_go-s4-4h.py
[本ファイルの詳細説明は
Money Partners ４時間足デ－タ取得ファイルまとめ
にあります]
このファイルの定時自動実行についてはすでに行なわれているものとします。
それでは、
RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル
keras-go-lnsk-4h.py
を定時自動実行します。
豪ドル/円の４時間足デ－タは、
① 月は 08:00 から４時間ごとに１本づつ存在。
② 火～金は 00:00 から４時間ごとに１本づつ存在。
③ 土は 00:00 から 08:00 まで４時間ごとに１本づつ存在。
④ 日は存在せず。
なので、曜日別に自動実行ファイルを作成します。
ファイル定時自動実行については
Selenium Google 検索ファイル定時自動実行
で説明しました。
参考にしてください。
おさらいします。
keras-go-lnsk-4h.py ファイルをスケジューリングして自動実行してみましょう。
さくらの VPS-コントロ－ルパネルのサ－バのコンソ－ルから
シリアルコンソ－ル に入ります。
端末画面から
yamada@********:~$ crontab -e
として、指定した時間に実行します。
書式は
.---------分(0-59) | .-------時(0-23) | | .-----日(1-31) | | | .---月(1-12) | | | | .-曜日(0-6)(日=0) | | | | | * * * * * 起動ﾌｧｲﾙ 動作ﾌｧｲﾙ
です。
実行ファイル
/public_html/keras-go-lnsk-4h.py
を**時18分に実行します。
① 月は 08:18 から４時間ごとに起動
18 8-23/4 * * 1 /usr/bin/python3 /home/yamada/public_html/keras-go-lnsk-4h.py
② 火～金は 00:18 から４時間ごとに起動
18 */4 * * 2-5 /usr/bin/python3 /home/yamada/public_html/keras-go-lnsk-4h.py
③ 土は 00:18 から 08:18 まで４時間ごとに起動
18 0-8/4 * * 6 /usr/bin/python3 /home/yamada/public_html/keras-go-lnsk-4h.py
となります。
ファイルの場所指定は絶対パスで表示します。
端末画面から
yamada@********:~$ crontab -e
で crontab -e を実行すると
一番最初はどんなエディタで開くか聞かれます。
デフォルトでは nano で開かれ
/tmp/crontab.e8OTCl/crontab
ファイルが開いて(これは例です)
コメントのみのファイルが展開されますので、
下記のように追記編集します。
････
# For example, you can run a backup of all your user accounts
# at 5 a.m every week with:
# 0 5 * * 1 tar -zcf /var/backups/home.tgz /home/
#
18 8-23/4 * * 1 /usr/bin/python3 /home/yamada/public_html/keras-go-lnsk-4h.py
18 */4 * * 2-5 /usr/bin/python3 /home/yamada/public_html/keras-go-lnsk-4h.py
18 0-8/4 * * 6 /usr/bin/python3 /home/yamada/public_html/keras-go-lnsk-4h.py
# For more information see the manual pages of crontab(5) and cron(8)
････
赤字部分を追加し、編集が終わったら
Ctrl + o
Enter
Ctrl + x
で終了します。
yamada@********:~$ sudo cat /var/spool/cron/crontabs/yamada
でファイル内容を確認します。
/tmp/crontab.e8OTCl/crontab
を編集したはずでしたが、
/var/spool/cron/crontabs/yamada
に保存されています。
不思議ですが仕方ありません。
これでスケジューリングは完了です。
指定時刻になれば、何事もなく
起動ﾌｧｲﾙ python3 で 動作ﾌｧｲﾙ keras-go-lnsk-4h.py
が立ち上がり
/home/yamada/public_html/manep-img
のなかに自動作成された
mane_chart_go_keras_long_4h.csv
mane_chart_go_keras_long_4h.png
の２つのファイルが保存されます。
RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル動作最終確認
RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイルがうまく動いたか最終確認します。
作成された
mane_chart_go_keras_long_4h.csv
mane_chart_go_keras_long_4h.png
の２つのファイルの中身を表示するファイルを作成します。
予測日/予測値の一覧表を作成
が参考になります。
ファイル内容は次のようになります。
<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>RNN 豪ドル/円4時間足予測チャ－ト表示-5000</title>
</head>
<body>
<h2>RNN 豪ドル/円4時間足予測チャ－ト表示-5000</h2>
<img src="manep-img/mane_chart_go_keras_long_4h.png" alt="RNN 豪ドル/円4時間足予測">
<br>
<h2>今後２４時間の予測値</h2>
<table>
<tr>
<th>年月日時</th>
<th>予測値(円)</th>
</tr>
<?php
$f = fopen("manep-img/mane_chart_go_keras_long_4h.csv", "r");
while($line = fgetcsv($f)) {
echo "<tr>";
for ($i=0; $i < count($line); $i++) {
echo "<td>" . $line[$i] . "</td>";
}
echo "</tr>";
}
fclose($f);
?>
</table>
</body>
</html>
このファイルの実行結果はRNN 豪ドル/円4時間足予測チャ－ト表示-5000
から見ることができます。
なお、さらに手を加えて CSS 等も付加して、少しきれいに、また余分なことも含め見えています。
これで、RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル keras-go-lnsk-4.py は完成です。