Win11 WSL2 Ubuntu Python RNN Ⅱ

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Ⅱ

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計算動作確認ができました。
引き続き、計算結果のグラフ及び実デ－タをロ－ソク足表示し、その上に予測値をプロットしたチャートを確認し 予測値 mane_chart_go_keras_long.csv の内容を確認します。

　　　　 予測値のみプロット

Idx_100
RangeIndex(start=0, stop=100, step=1)

　　　　実デ－タの上に予測値をプロットしたチャート

実デ－タをロ－ソク足表示しその上に予測値をプロットしたチャートは以下のようになります。

結果検証

結果内容を詳しく見ていきます。

1. 予測日時とその値

   作成された CSV ファイル /home/yamada/public_html/manep-img/mane_chart_go_keras_long_4h.csv の内容は以下の通りでした。
   23/9/21 08～,95.614
   23/9/21 12～,95.58
   23/9/21 16～,95.545
   23/9/21 20～,95.513
   23/9/22 00～,95.486
   23/9/22 04～,95.461
   

2. 実際の値と比べる

   実際の値と比べてみると予測との差分は次のようになっていました。
   　　日 時　　　　 予測値　　実値　　差分
   23/9/21 08～12　95.614　95.013　0.601
   23/9/21 12～16　95.58 　95.109　0.471
   23/9/21 16～20　95.545　94.676　0.869
   23/9/21 20～24　95.513　94.612　0.901
   23/9/22 00～04　95.486　94.693　0.893
   23/9/22 04～08　95.461　94.648　0.813
   
   全体的に 0.7円ほどプラス方向に振れてしまいましたが、まずまずの結果でした。
   予測した部分のチャートは実際は以下のようでした。
   
   つまり 23/9/21 08～20 に急落したのをうまく予測できなかったのです。
   下がることは予測できても急落は予測できなかったことになります。
   これを予測するのはかなり難しいですね。
   
   Win11 WSL2 Ubuntu Python RNN Ⅱ--RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測ファイル 動作はこれで一旦終りにして、 今度は さくら VPS のなかで RNN 豪ドル/円4時間足大容量データ予測を行なっていきたいと思います。

   
   
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