PROJECT 1-(5) prophet(프로펫)을 사용하여 미래 1년치 주가 예측하는 모델 만들기

임포트하기

import FinanceDataReader as fdr
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from prophet import Prophet
import streamlit as st

 

 

1. FinanceDataReader라이브러리에서 실시간 데이터를 불러옵니다

def run_predict() :
    
    col1, col2, col3 = st.columns([1, 2.5, 1])  # 화면을 가운데 정렬하기 위함이다.
    
    with col2 :
        
        df = fdr.StockListing("KRX")  
        df.reset_index(inplace=True, drop=True)

 

 

 2. 화면에 표시할 설명을 입력합니다

        st.title('Ⅱ. 주식가치 예측')
        st.subheader(' : Predicting stock value')
        st.text('기업 코드를 입력하여 한 기업의 과거 주식데이터를 prophet을 사용하여 미래 1년치')
        st.text('주식가치를 예측합니다.  Code를 모른다면 Viewing stock information를 참조하세요')
        st.header('')
        st.subheader('예측하고자 하는 기업의 Code입력하기')
        code = st.text_input('기업 Code를 입력하세요')

3. 코드(code) 또는 ISU_CD를 입력받아 출력한다

            if len(code) !=0 :
            
            if len(code) > 6 :   # ISU_CD로 입력받았을 때
                code = code[-9:-4+1]
            else :
                code = code

            st.text('검색한 기업의 주식 정보를 불러옵니다')
            st.dataframe(df.loc[code == df['Code']])

            

3-(1) ~ 3-(7) Propet에 입력할 데이터로 가공시키고, Prophet모델을 만들어 fit합니다

            # 3-(1) 입력한 코드가 라이브러리의 symbol이라는 컬럼과 일치하는 행을 가져온다
            
            df2 = fdr.DataReader(symbol=code)  
            df2.reset_index(inplace=True)
            
            # 3-(2) prophet에 적용할 열만 가져온다
            df2 = df2.iloc[ : , [0, 3+1]]
            
            # 3-(3) 컬럼명을 ds와 y로 바꾼다
            df2.rename(columns={'Date': 'ds', 'Close': 'y'}, inplace=True)  
            st.text('Prophet에 적용하기 위해 컬럼명을 ds와 y로 변경하였습니다.')
            st.dataframe(df2)
            
            # 3-(4) 라이브러리를 변수로 만들고
            prophet = Prophet()
            
            # 3-(5) 데이터로 학습시킨다
            prophet.fit(df2)

            # 3-(6) 예측하고자 하는 기간을 정해서, 비어있는 데이터프레임을 만든다
            future = prophet.make_future_dataframe(periods=365, freq='D')  #365일

            # 3-(7) 예측을 한다
            forecast = prophet.predict(future)

            
            
4. 데이터프레임, 그래프를 화면에 표시합니다

            st.text('현재시각 기준으로 1년치 데이터를 예측합니다.')
            st.dataframe(forecast)
            
            st.subheader('현재 시각 기준 데이터와 1년치 예상 주가에 대한 그래프입니다')
            fig1 = prophet.plot(forecast)
            st.pyplot(fig1)
            
            st.subheader('')
            st.subheader('기업의 연,월,주간 주가에 대한 예측치 그래프입니다')
            fig2 = prophet.plot_components(forecast)
            st.pyplot(fig2)