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A Exchange rate prediction

Forecasting Exchange Rates Using Time Series Data

Time Series Analysis란?

시계열은 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열을 말한다. 시계열 해석(time series analysis)라고 하는 것은 이런 시계열을 해석하고 이해하는 데 쓰이는 여러 가지 방법을 연구하는 분야이다. 예컨대, 이런 시계열이 어떤 법칙에서 생성되어서 나오느냐는 기본적인 질문을 이해하는 것이 궁극적인 목표라고 할 수 있다. 시계열 예측(time series prediction)이라고 하는 것은 주어진 시계열을 보고 수학적인 모델을 만들어서 미래에 일어날 것들을 예측하는 것을 뜻하는 말이다. WIKIPEDIA

Execution / Test Environment

  • Windows 10
  • Python 3.6

Example

  • Load the data (약 3000개 2019.12.13 ~ 2019.12.23)

    Rate of Exchange Crawling으로 크롤링 후 output으로 나온 sample.json

with open('./json/sample.json') as json_file:
	json_data = json.load(json_file)
	df = pd.DataFrame(list(json_data.items()),columns = ['ds','y']) 
	df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
{
	"2007.12.13": 925.0,
	"2007.12.12": 926.5,
	"2007.12.11": 924.0,
	"2019.12.26": 1162.0,
	"2019.12.24": 1164.0,
	"2019.12.23": 1164.0,
}
  • Prediction
model = Prophet()
model.fit(data)

future = model.make_future_dataframe(periods=365) # 365 days
forecast = model.predict(future)
forecast.tail()
  • Graph

빨간 점선 : ChangePoint | 빨간 실선 : Trend