このサイトを参考にして、1年後のグーグルと帝人の株価を予測する。大統領再選の年の、1980年、1984年、1992年、1996年、2004年、2012年は、1980年と1992年を除いて全て好景気の真っ只中だったので、来年は3分の2の確率で好景気になる。
# For division
from __future__ import division
#Let's go ahead and start with some imports
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
# For Visualization
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# For reading stock data from yahoo
import pandas_datareader as web
# For time stamps
from datetime import datetime
yahoo financeからグーグルの株価を引っ張ってくる。
# The tech stocks we'll use for this analysis
ticker = ['GOOGL']
# To Set up End and Start times for data grab
end = datetime.now()
start = datetime(end.year - 40,end.month,end.day)
# Creating loop for grabing yahoo finance data and setting as a dataframe
for stock in ticker:
#To set DataFrame as the Stock Ticker
globals()[stock] = web.DataReader(stock,'yahoo',start,end)['Adj Close']
GOOGL.head()
GOOGL.tail()
GOOGL.plot(figsize=(15,10),legend=True, linestyle='--', marker='o');
GOOGL.describe()
df = GOOGL
df = df.reset_index()
df[['ds','y']] = df[['Date' ,'Adj Close']]
df = df[['ds','y']]
df.head()
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prophetでグーグル株価予測¶
import fbprophet
m = fbprophet.Prophet()
m.fit(df)
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()
forecast = m.predict(future)
forecast.tail()
plt.rcParams["font.size"] = "25"
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,10))
pd.plotting.register_matplotlib_converters()
m.plot(forecast,ax=ax);
グーグル株価は来年も上昇トレンドが続くようである。
plt.rcParams["font.size"] = "13.3"
m.plot_components(forecast);
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帝人株価データの準備¶
df = web.DataReader('3401.JP','stooq')
df.head()
df.tail()
2010年以前のデータは取得できないようである。
df = df.reset_index()
df[['ds','y']] = df[['Date' ,'Close']]
df = df[['ds','y']]
df.head()
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prophetで帝人株価予測¶
m = fbprophet.Prophet()
m.fit(df)
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()
forecast = m.predict(future)
forecast.tail()
plt.rcParams["font.size"] = "25"
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,10))
m.plot(forecast,ax=ax);
帝人株は来年は下降トレンドに入るようである。
plt.rcParams["font.size"] = "13.3"
m.plot_components(forecast);
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帝人ADRの株価データを準備¶
df1 = web.DataReader('TINLY','yahoo')
df1.head()
# The tech stocks we'll use for this analysis
ticker = ['TINLY']
# To Set up End and Start times for data grab
end = datetime.now()
start = datetime(end.year - 40,end.month,end.day)
# Creating loop for grabing yahoo finance data and setting as a dataframe
for stock in ticker:
#To set DataFrame as the Stock Ticker
globals()[stock] = web.DataReader(stock,'yahoo',start,end)['Adj Close']
df1 = TINLY
df1.head()
df1 = df1.reset_index()
df1[['ds','y']] = df1[['Date' ,'Adj Close']]
df1 = df1[['ds','y']]
df1.head()
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prophetで帝人ADR株価予測¶
m = fbprophet.Prophet()
m.fit(df1)
future = m.make_future_dataframe(periods=365)
future.tail()
forecast = m.predict(future)
forecast.tail()
plt.rcParams["font.size"] = "25"
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,10))
m.plot(forecast,ax=ax);
帝人ADRの方は、来年は上昇局面に入るようである。
plt.rcParams["font.size"] = "13.3"
m.plot_components(forecast);
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