Facebook製時系列予測「Prophet」で株価を予測してみました【Python】
今回は，Facebook社が開発した時系列予測ライブラリ「Prophet」を使ってみます．
「Prophet」によって，機械学習的に株価の予測をすることができ，以下のような結果を得ることができます．
これは，コカ・コーラ(KO)の株価とその予測です．
この記事では，
・Prophetの概要と説明
・Prophetによる予測コードとその説明
・結果の見方
を解説しようと思います．
Prophetの概要
ProphetはFacebook社が公開している時系列予測ライブラリです．
Prophetの特徴として
・計算が正確で高速
・時間がかかる工程がなく簡単に使える
・予測モデルをチューニング可能
・RもしくはPythonで利用可能
であることがProphetのページで述べられています．
使いやすいことが，一番わかりやすい利点ですね．後で紹介するように，数行のコードで予測が可能です．機械学習や統計の知識がなくても，プログラミングの実行の仕方さえ分かれば使えます．
予測モデルをチューニング可能というのは，Prophetではディフォルトでもモデルを自動で作ってくれる一方，ユーザーが手を加えたいときにはモデルを調整できるということです．これによって，株価を予測する際には株価に関するドメイン知識を予測モデルに組み込むなどすることができます（今回はしません）．
Prophetのもう少し詳しい説明
Prophetのページによると，Prophetは非線形のデータを年・週・日単位の周期性や変動点でフィッティングします．Prophetはは強い周期性を持つ時系列データやいくつかの周期性を持つ歴史のデータに対する予測を得意としているようです．また，時系列データの間にあるデータの抜けや外れ値に対しても強いようです．
つまり，周期性（年・週・日単位）やイベントを見つけ，その関数でフィッティングするといった感じですかね．予測は基本はあくまで時系列分析なので，人の意志によってランダムに動く株を予測できるかどうかはかなり微妙な気がします．
とはいっても，機械学習的（テクニカル分析）に予測するという範囲のなかでは十分に意味はありそうです．テクニカル分析は一部の観点では有効だと考えられるからです．
また，Prophetでは株のドメイン知識を加えることができるようなので，調整するユーザーの腕次第では予測精度の高いモデルが作れるかもしれません（あまりドメイン知識を入れすぎると，テクニカル要素が薄くなるのでそれはそれで意味がない気がしますが）．
今回は本当に「使ってみた」だけなので，現段階ではProphetの中身についてはあまり理解できていません．そのため，予測結果は私自身も信頼できないままでいます．Prophetの予測を信じるか否かはご自身でご判断ください．出力される結果を用いた投資については一切責任を負いません．
※詳細な説明記事は後日別途出稿するつもりです．
中身をきちんと理解したい人は，以下のリンクなどをご覧ください．
・Prophet概要＆特徴：https://facebook.github.io/prophet/
・公式ドキュメント：https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html
・わかりやすいスライド：Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
使い方（コード）
Prophetのインストール
Prophetのインストールは少し厄介です．
Windowsでインストールしようとしたらエラーが出たので今回はいったん諦めてGoogle Colabで実行ました．
Google Colabならfbprophetだけでなく今回使うpandas_datareaderなどのライブラリもインストールする必要がありませんでした（過去にインストールしたからかも？）．
もしインストールされていなかったら，pipでインストールしてください．また，当然ですがGoogle Colabの使用にはネット接続が必要です．
Prophetで株価を予測
コードは以下の通りとなっています．今回はKO(コカ・コーラ)の2015/1/1~2021/1/1のデータを使って予測してみました．コードの説明は後で行います．
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from fbprophet import Prophet
import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.date(2015,1,1)
end = datetime.date(2021,1,1)
data = web.DataReader('KO', 'yahoo', start, end) #get data
data['ds'] = data.index
data = data.rename({'Adj Close':'y'},axis=1)
model = Prophet()
model.fit(data)
future_data = model.make_future_dataframe(periods=250, freq = 'd')
forecast_data = model.predict(future_data)
fig = model.plot(forecast_data)
model.plot_components(forecast_data)実行結果
コード解説
データの取得
株価データの取得には，pandas_datareaderを用いました．
start = datetime.date(2015,1,1)
end = datetime.date(2021,1,1)
data = web.DataReader('KO', 'yahoo', start, end) #get dataこのdataは，以下のような構造のDataFarameとなっています．
print(data) High Low Open Close Volume Adj Close
Date
2015-01-02 42.400002 41.799999 42.259998 42.139999 9921100.0 34.332104
2015-01-05 42.970001 42.080002 42.689999 42.139999 26292600.0 34.332104
2015-01-06 42.939999 42.240002 42.410000 42.459999 16897500.0 34.592823
2015-01-07 43.110001 42.580002 42.799999 42.990002 13412300.0 35.024609
2015-01-08 43.570000 43.099998 43.180000 43.509998 21743600.0 35.448261
... ... ... ... ... ... ...
2020-12-24 53.549999 53.020000 53.020000 53.439999 3265500.0 52.998867
2020-12-28 54.439999 53.730000 53.849998 54.160000 9020500.0 53.712925
2020-12-29 54.490002 54.020000 54.450001 54.130001 8320600.0 53.683174
2020-12-30 54.630001 54.029999 54.049999 54.439999 8142700.0 53.990612
2020-12-31 54.930000 54.270000 54.450001 54.840000 8495000.0 54.387314Prophetを用いるには，日付カラム名を「ds」，予測するカラム名を「y」にする必要があります．今回は修正後終値「Adj Close」を予測データとして扱うので，以下のように加工します．
data['ds'] = data.index
data = data.rename({'Adj Close':'y'},axis=1)つまり，indexとなっている日付データを「ds」という名前で新たなカラムとして加え，また「Adj Close」列の名前を「y」に変えています．
これで，以下のような構造になります．
High Low Open ... Volume y ds
Date ...
2015-01-02 42.400002 41.799999 42.259998 ... 9921100.0 34.332104 2015-01-02
2015-01-05 42.970001 42.080002 42.689999 ... 26292600.0 34.332104 2015-01-05
2015-01-06 42.939999 42.240002 42.410000 ... 16897500.0 34.592823 2015-01-06
2015-01-07 43.110001 42.580002 42.799999 ... 13412300.0 35.024609 2015-01-07
2015-01-08 43.570000 43.099998 43.180000 ... 21743600.0 35.448261 2015-01-08
... ... ... ... ... ... ... ...
2020-12-24 53.549999 53.020000 53.020000 ... 3265500.0 52.998867 2020-12-24
2020-12-28 54.439999 53.730000 53.849998 ... 9020500.0 53.712925 2020-12-28
2020-12-29 54.490002 54.020000 54.450001 ... 8320600.0 53.683174 2020-12-29
2020-12-30 54.630001 54.029999 54.049999 ... 8142700.0 53.990612 2020-12-30
2020-12-31 54.930000 54.270000 54.450001 ... 8495000.0 54.387314 2020-12-31本来はindexのDateは消去した方がきれいですが，特に問題はなさそうなのでこのままにしました．
予測モデル作成
以下だけで予測モデルが生成されます．
model = Prophet()
model.fit(data)モデルに手を加えたい場合は，Prophet()の()の中に記述します．今回はデフォルトで行うので空です．
予測期間の設定
今回は2021/1/1の後250日間の予測をしようと思うので，periods=250と設定します．また，freq = 'd’で予測単位を日単位に設定します．
future_data = model.make_future_dataframe(periods=250, freq = 'd')予測結果
forecast_data = model.predict(future_data)予測結果の描画
データ予測結果の可視化
fig = model.plot(forecast_data)グラフの右の方（黒い点（実データ）がない部分）が予測部分です．
規則性の可視化
model.plot_components(forecast_data)上から順にトレンド，週周期，年周期です．
結果の見方
予測結果のデータforecast_dataを見てみると，以下のようになっています．
pd.set_option('display.max_columns', 100) #DataFarameを省略しない
print(forecast_data)forecast_dataの中身
ds trend yhat_lower yhat_upper trend_lower trend_upper \
0 2015-01-02 34.288451 33.720347 37.876288 34.288451 34.288451
1 2015-01-05 34.286100 33.321429 37.566870 34.286100 34.286100
2 2015-01-06 34.285316 33.498347 37.700032 34.285316 34.285316
3 2015-01-07 34.284533 33.446557 37.441409 34.284533 34.284533
4 2015-01-08 34.283749 33.377396 37.406854 34.283749 34.283749
... ... ... ... ... ... ...
1756 2021-09-03 46.057433 41.651736 50.647310 41.836265 49.772723
1757 2021-09-04 46.051406 41.621779 50.462587 41.802755 49.801785
1758 2021-09-05 46.045378 41.441068 50.710119 41.769605 49.830673
1759 2021-09-06 46.039351 41.530790 50.832855 41.736339 49.849572
1760 2021-09-07 46.033324 41.603948 50.845615 41.684599 49.864172
additive_terms additive_terms_lower additive_terms_upper weekly \
0 1.479553 1.479553 1.479553 0.020683
1 1.296744 1.296744 1.296744 0.023665
2 1.300049 1.300049 1.300049 0.075154
3 1.229096 1.229096 1.229096 0.044339
4 1.188483 1.188483 1.188483 0.035377
... ... ... ... ...
1756 0.231965 0.231965 0.231965 0.020683
1757 0.136596 0.136596 0.136596 -0.099610
1758 0.157056 0.157056 0.157056 -0.099610
1759 0.296244 0.296244 0.296244 0.023665
1760 0.359144 0.359144 0.359144 0.075154
weekly_lower weekly_upper yearly yearly_lower yearly_upper \
0 0.020683 0.020683 1.458870 1.458870 1.458870
1 0.023665 0.023665 1.273079 1.273079 1.273079
2 0.075154 0.075154 1.224895 1.224895 1.224895
3 0.044339 0.044339 1.184756 1.184756 1.184756
4 0.035377 0.035377 1.153106 1.153106 1.153106
... ... ... ... ... ...
1756 0.020683 0.020683 0.211282 0.211282 0.211282
1757 -0.099610 -0.099610 0.236205 0.236205 0.236205
1758 -0.099610 -0.099610 0.256666 0.256666 0.256666
1759 0.023665 0.023665 0.272579 0.272579 0.272579
1760 0.075154 0.075154 0.283990 0.283990 0.283990
multiplicative_terms multiplicative_terms_lower \
0 0.0 0.0
1 0.0 0.0
2 0.0 0.0
3 0.0 0.0
4 0.0 0.0
... ... ...
1756 0.0 0.0
1757 0.0 0.0
1758 0.0 0.0
1759 0.0 0.0
1760 0.0 0.0
multiplicative_terms_upper yhat
0 0.0 35.768004
1 0.0 35.582844
2 0.0 35.585365
3 0.0 35.513628
4 0.0 35.472232
... ... ...
1756 0.0 46.289398
1757 0.0 46.188001
1758 0.0 46.202435
1759 0.0 46.335595
1760 0.0 46.392468
[1761 rows x 19 columns]以下の19個の時系列データを持つことが分かりました．
ds … 日付データ
trend … データのトレンド性
yhat_lower … データ予測の下限
yhat_upper … データ予測の上限
trend_lower … トレンド予測の下限
trend_upper … トレンド予測の上限
additive_terms … 周期性部分のトータル（weeklyとyearlyの和）
additive_terms_lower … additive_termsの下限
additive_terms_upper … additive_termsの上限
weekly … １週間の周期性
weekly_lower … １週間の周期性の下限
weekly_upper … １週間の周期性の上限
yearly … １年間の周期性
yearly_lower … １年間の周期性の下限
yearly_upper … １年間の周期性の上限
multiplicative_terms … 増加する周期性
multiplicative_terms_lower … multiplicative_termsの下限
multiplicative_terms_upper … multiplicative_termsの上限
yhat … データ（株価）予測値．yの青い線．
また，グラフの黒い点は実データです．
このうち下のグラフにプロットされているのは，実データ（株価），y（予測値）とその範囲（おそらく分散）です．これをみると，コカ・コーラの株価はいったん下落した後に上昇するという予測が出ていますね．株のドメイン知識を加えてないのであまり信用できませんが…
また，以下のグラフではトレンド，週単位の周期性，年単位の周期性が出力されています．
コカ・コーラの場合，水曜日に向かって上がり，金曜日にはまた下がるようですね．また，4月頃に下がることが多いようです．
これを見ればアノマリーとかは気にしなくてもいいですね（米国株（S&P500）の季節アノマリーを調べてみましたを参照）．やはりデータで見る素晴らしさはここにあります（予測値は置いといて）．
コード再記
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from fbprophet import Prophet
import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.date(2015,1,1)
end = datetime.date(2021,1,1)
data = web.DataReader('KO', 'yahoo', start, end) #get data
data['ds'] = data.index
data = data.rename({'Adj Close':'y'},axis=1)
model = Prophet()
model.fit(data)
future_data = model.make_future_dataframe(periods=250, freq = 'd')
forecast_data = model.predict(future_data)
fig = model.plot(forecast_data)
model.plot_components(forecast_data)せっかく予測をしたので，実際の株価と予測値を比較してどれだけ当たっていたのかを見てみたいと思います．
以下の記事をご覧ください．
また，モデルの精度を確認する方法は，以下の記事をご覧ください．
※本記事では，基本は公式ドキュメント：https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.htmlに沿っています．