今回は「時系列分析」に強いという、Facebookが提供してくれているOSS「prophet」を試しに使ってみました。ちなみにprophetは「預言者」という意味らしい。
これは、ざっくりいうと、時系列データを「イベント」「トレンド」「季節性」「外部説明変数」に分解し、それを線形に結合するという理論に基づいているそうです。
↓↓↓こんな感じ
Y＝イベント（t）＋トレンド（t）＋季節性（t）＋外部説明変数
統計的知識を必要とせずデフォルトでも比較的いい感じの予測をしてくれるらしいです。
Pythonに対応していて導入も簡単なので早速試してみました。環境にもよりますが、pipやcondaコマンドで比較的簡単に導入できます。
今回は、2000年から2019年の平均株価を利用して、これから１年間の平均株価の動きを予測してみました。結果は！！！
ピンクで囲った部分が今後の予想のようですが。。。うーん。予想の幅が広い。。。
今回は特にチューニングせずに、ウェブ上の情報をもとにデフォルトで予測を出力しました。
その割にはまあ、それっぽいのかなとも思います。
もちろん時系列分析だけで株価の予想をするのは、ヒノキの棒だけで魔王に挑むようなものだと思いますが、時系列データ分析も洗練させていけば有効な武器の一つになってくれると思います。
時系列分析能力を洗練させるべくこの「prophet」をもう少し勉強して試していこうかと思います。
ニューラルネットワークの一つ、RNNも時系列分析に強いらしいのでそっちも試してみようかな〜
システムトレードへの道⑤へ続く〜