├── .gitignore ├── README.md ├── brands ├── __init__.py ├── nikkei225.py ├── tosho_1.py ├── tosho_2.py ├── tosho_jasdaq.py └── tosho_mothers.py ├── calc_top.py ├── download.py ├── feed_cache.py ├── gamble.py ├── goognet.py ├── layer_log.py ├── requirements.txt ├── run_jp.py ├── run_jp.sh ├── run_myself.py ├── run_myself2.py └── run_nikkei225.py /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Byte-compiled / optimized / DLL files 2 | __pycache__/ 3 | *.py[cod] 4 | *$py.class 5 | 6 | # C extensions 7 | *.so 8 | 9 | # Distribution / packaging 10 | .Python 11 | env/ 12 | build/ 13 | develop-eggs/ 14 | dist/ 15 | downloads/ 16 | eggs/ 17 | .eggs/ 18 | lib/ 19 | lib64/ 20 | parts/ 21 | sdist/ 22 | var/ 23 | *.egg-info/ 24 | .installed.cfg 25 | *.egg 26 | 27 | # PyInstaller 28 | # Usually these files are written by a python script from a template 29 | # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. 30 | *.manifest 31 | *.spec 32 | 33 | # Installer logs 34 | pip-log.txt 35 | pip-delete-this-directory.txt 36 | 37 | # Unit test / coverage reports 38 | htmlcov/ 39 | .tox/ 40 | .coverage 41 | .coverage.* 42 | .cache 43 | nosetests.xml 44 | coverage.xml 45 | *,cover 46 | .hypothesis/ 47 | 48 | # Translations 49 | *.mo 50 | *.pot 51 | 52 | # Django stuff: 53 | *.log 54 | 55 | # Sphinx documentation 56 | docs/_build/ 57 | 58 | # PyBuilder 59 | target/ 60 | 61 | #Ipython Notebook 62 | .ipynb_checkpoints 63 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # tensorflow-stock-index 2 | 3 | ## 環境設定 4 | 5 | ``` 6 | $ virtualenv --python=/usr/local/bin/python2.7 .pyenv 7 | $ . .pyenv/bin/activate 8 | $ pip install -r requirements.txt 9 | ``` 10 | 11 | ### TensorFlow のインストール(Mac) 12 | 13 | ``` 14 | $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0-py2-none-any.whl 15 | ``` 16 | 17 | ## 実行 18 | 19 | ``` 20 | $ python goognet.py SP500 21 | ``` 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /brands/__init__.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | from nikkei225 import ( 3 | nikkei225, nikkei225_s, nikkei225_excellent, nikkei225_excellent5, 4 | nikkei225_excellent10, nikkei225_excellent20, nikkei225_excellent30 5 | ) 6 | from tosho_1 import tosho_1 7 | from tosho_2 import tosho_2 8 | from tosho_jasdaq import tosho_jasdaq 9 | from tosho_mothers import tosho_mothers 10 | 11 | 12 | #markets = [nikkei225, tosho_1, tosho_2, tosho_jasdaq, tosho_mothers] 13 | #markets = [tosho_1, tosho_2, tosho_jasdaq, tosho_mothers] 14 | all_brands = tosho_1 + tosho_2 + tosho_jasdaq + tosho_mothers 15 | 16 | 17 | def brand_name(target_code): 18 | for (code, name, _) in all_brands: 19 | if code == target_code: 20 | return name 21 | return '' 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /brands/nikkei225.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | 3 | nikkei225 = [ 4 | ['1332', '日本水産', '水産'], 5 | ['1333', 'マルハニチロ', '水産'], 6 | ['1605', '国際石油開発帝石', '鉱業'], 7 | ['1721', 'コムシスホールディングス', '建設'], 8 | ['1801', '大成建設', '建設'], 9 | ['1802', '大林組', '建設'], 10 | ['1803', '清水建設', '建設'], 11 | ['1808', '長谷工コーポレーション', '建設'], 12 | ['1812', '鹿島建設', '建設'], 13 | ['1925', '大和ハウス工業', '建設'], 14 | ['1928', '積水ハウス', '建設'], 15 | ['1963', '日揮', '建設'], 16 | ['2002', '日清製粉グループ本社', '食品'], 17 | ['2269', '明治ホールディングス', '食品'], 18 | ['2282', '日本ハム', '食品'], 19 | ['2432', 'ディー・エヌ・エー', 'サービス'], 20 | ['2501', 'サッポロホールディングス', '食品'], 21 | ['2502', 'アサヒグループホールディングス', '食品'], 22 | ['2503', 'キリンホールディングス', '食品'], 23 | ['2531', '宝ホールディングス', '食品'], 24 | ['2768', '双日', '商社'], 25 | ['2801', 'キッコーマン', '食品'], 26 | ['2802', '味の素', '食品'], 27 | ['2871', 'ニチレイ', '食品'], 28 | ['2914', '日本たばこ産業', '食品'], 29 | ['3086', 'J.フロントリテイリング', '小売業'], 30 | ['3099', '三越伊勢丹ホールディングス', '小売業'], 31 | ['3101', '東洋紡', '繊維'], 32 | ['3103', 'ユニチカ', '繊維'], 33 | ['3105', '日清紡ホールディングス', '繊維'], 34 | ['3289', '東急不動産ホールディングス', '不動産'], 35 | ['3382', 'セブン＆アイ・ホールディングス', '小売業'], 36 | ['3401', '帝人', '繊維'], 37 | ['3402', '東レ', '繊維'], 38 | ['3405', 'クラレ', '化学'], 39 | ['3407', '旭化成', '化学'], 40 | ['3436', 'SUMCO', '非鉄・金属'], 41 | ['3861', '王子ホールディングス', 'パルプ・紙'], 42 | ['3863', '日本製紙', 'パルプ・紙'], 43 | ['3865', '北越紀州製紙', 'パルプ・紙'], 44 | ['4004', '昭和電工', '化学'], 45 | ['4005', '住友化学', '化学'], 46 | ['4021', '日産化学工業', '化学'], 47 | ['4041', '日本曹達', '化学'], 48 | ['4042', '東ソー', '化学'], 49 | ['4043', 'トクヤマ', '化学'], 50 | ['4061', 'デンカ', '化学'], 51 | ['4063', '信越化学工業', '化学'], 52 | ['4151', '協和発酵キリン', '医薬品'], 53 | ['4183', '三井化学', '化学'], 54 | ['4188', '三菱ケミカルホールディングス', '化学'], 55 | ['4208', '宇部興産', '化学'], 56 | ['4272', '日本化薬', '化学'], 57 | ['4324', '電通', 'サービス'], 58 | ['4452', '花王', '化学'], 59 | ['4502', '武田薬品工業', '医薬品'], 60 | ['4503', 'アステラス製薬', '医薬品'], 61 | ['4506', '大日本住友製薬', '医薬品'], 62 | ['4507', '塩野義製薬', '医薬品'], 63 | ['4519', '中外製薬', '医薬品'], 64 | ['4523', 'エーザイ', '医薬品'], 65 | ['4543', 'テルモ', '精密機器'], 66 | ['4568', '第一三共', '医薬品'], 67 | ['4689', 'ヤフー', 'サービス'], 68 | ['4704', 'トレンドマイクロ', 'サービス'], 69 | ['4901', '富士フイルムホールディングス', '化学'], 70 | ['4902', 'コニカミノルタ', '精密機器'], 71 | ['4911', '資生堂', '化学'], 72 | ['5002', '昭和シェル石油', '石油'], 73 | ['5020', 'JXホールディングス', '石油'], 74 | ['5101', '横浜ゴム', 'ゴム'], 75 | ['5108', 'ブリヂストン', 'ゴム'], 76 | ['5201', '旭硝子', '窯業'], 77 | ['5202', '日本板硝子', '窯業'], 78 | ['5214', '日本電気硝子', '窯業'], 79 | ['5232', '住友大阪セメント', '窯業'], 80 | ['5233', '太平洋セメント', '窯業'], 81 | ['5301', '東海カーボン', '窯業'], 82 | ['5332', 'TOTO', '窯業'], 83 | ['5333', '日本碍子', '窯業'], 84 | ['5401', '新日鐵住金', '鉄鋼'], 85 | ['5406', '神戸製鋼所', '鉄鋼'], 86 | ['5411', 'ジェイエフイーホールディングス', '鉄鋼'], 87 | ['5413', '日新製鋼', '鉄鋼'], 88 | ['5541', '大平洋金属', '鉄鋼'], 89 | ['5631', '日本製鋼所', '機械'], 90 | ['5703', '日本軽金属ホールディングス', '非鉄・金属'], 91 | ['5706', '三井金属鉱業', '非鉄・金属'], 92 | ['5707', '東邦亜鉛', '非鉄・金属'], 93 | ['5711', '三菱マテリアル', '非鉄・金属'], 94 | ['5713', '住友金属鉱山', '非鉄・金属'], 95 | ['5714', 'DOWAホールディングス', '非鉄・金属'], 96 | ['5715', '古河機械金属', '非鉄・金属'], 97 | ['5801', '古河電気工業', '非鉄・金属'], 98 | ['5802', '住友電気工業', '非鉄・金属'], 99 | ['5803', 'フジクラ', '非鉄・金属'], 100 | ['5901', '東洋製罐グループホールディングス', '非鉄・金属'], 101 | ['6103', 'オークマ', '機械'], 102 | ['6113', 'アマダホールディングス', '機械'], 103 | ['6301', '小松製作所', '機械'], 104 | ['6302', '住友重機械工業', '機械'], 105 | ['6305', '日立建機', '機械'], 106 | ['6326', 'クボタ', '機械'], 107 | ['6361', '荏原製作所', '機械'], 108 | ['6366', '千代田化工建設', '機械'], 109 | ['6367', 'ダイキン工業', '機械'], 110 | ['6471', '日本精工', '機械'], 111 | ['6472', 'NTN', '機械'], 112 | ['6473', 'ジェイテクト', '機械'], 113 | ['6479', 'ミネベア', '電気機器'], 114 | ['6501', '日立製作所', '電気機器'], 115 | ['6502', '東芝', '電気機器'], 116 | ['6503', '三菱電機', '電気機器'], 117 | ['6504', '富士電機', '電気機器'], 118 | ['6506', '安川電機', '電気機器'], 119 | ['6508', '明電舎', '電気機器'], 120 | ['6674', 'ジーエス・ユアサコーポレーション', '電気機器'], 121 | ['6701', '日本電気', '電気機器'], 122 | ['6702', '富士通', '電気機器'], 123 | ['6703', '沖電気工業', '電気機器'], 124 | ['6752', 'パナソニック', '電気機器'], 125 | ['6753', 'シャープ', '電気機器'], 126 | ['6758', 'ソニー', '電気機器'], 127 | ['6762', 'TDK', '電気機器'], 128 | ['6767', 'ミツミ電機', '電気機器'], 129 | ['6770', 'アルプス電気', '電気機器'], 130 | ['6773', 'パイオニア', '電気機器'], 131 | ['6841', '横河電機', '電気機器'], 132 | ['6857', 'アドバンテスト', '電気機器'], 133 | ['6902', 'デンソー', '電気機器'], 134 | ['6952', 'カシオ計算機', '電気機器'], 135 | ['6954', 'ファナック', '電気機器'], 136 | ['6971', '京セラ', '電気機器'], 137 | ['6976', '太陽誘電', '電気機器'], 138 | ['6988', '日東電工', '化学'], 139 | ['7003', '三井造船', '造船'], 140 | ['7004', '日立造船', '機械'], 141 | ['7011', '三菱重工業', '機械'], 142 | ['7012', '川崎重工業', '造船'], 143 | ['7013', 'IHI', '機械'], 144 | ['7186', 'コンコルディア・フィナンシャルグループ', '銀行'], 145 | ['7201', '日産自動車', '自動車'], 146 | ['7202', 'いすゞ自動車', '自動車'], 147 | ['7203', 'トヨタ自動車', '自動車'], 148 | ['7205', '日野自動車', '自動車'], 149 | ['7211', '三菱自動車工業', '自動車'], 150 | ['7261', 'マツダ', '自動車'], 151 | ['7267', '本田技研工業', '自動車'], 152 | ['7269', 'スズキ', '自動車'], 153 | ['7270', '富士重工業', '自動車'], 154 | ['7731', 'ニコン', '精密機器'], 155 | ['7733', 'オリンパス', '精密機器'], 156 | ['7735', 'SCREENホールディングス', '電気機器'], 157 | ['7751', 'キヤノン', '電気機器'], 158 | ['7752', 'リコー', '電気機器'], 159 | ['7762', 'シチズンホールディングス', '精密機器'], 160 | ['7911', '凸版印刷', 'その他製造'], 161 | ['7912', '大日本印刷', 'その他製造'], 162 | ['7951', 'ヤマハ', 'その他製造'], 163 | ['8001', '伊藤忠商事', '商社'], 164 | ['8002', '丸紅', '商社'], 165 | ['8015', '豊田通商', '商社'], 166 | ['8031', '三井物産', '商社'], 167 | ['8035', '東京エレクトロン', '電気機器'], 168 | ['8053', '住友商事', '商社'], 169 | ['8058', '三菱商事', '商社'], 170 | ['8233', '高島屋', '小売業'], 171 | ['8252', '丸井グループ', '小売業'], 172 | ['8253', 'クレディセゾン', 'その他金融'], 173 | ['8267', 'イオン', '小売業'], 174 | ['8270', 'ユニーグループ・ホールディングス', '小売業'], 175 | ['8303', '新生銀行', '銀行'], 176 | ['8304', 'あおぞら銀行', '銀行'], 177 | ['8306', '三菱UFJフィナンシャル・グループ', '銀行'], 178 | ['8308', 'りそなホールディングス', '銀行'], 179 | ['8309', '三井住友トラスト・ホールディングス', '銀行'], 180 | ['8316', '三井住友フィナンシャルグループ', '銀行'], 181 | ['8331', '千葉銀行', '銀行'], 182 | ['8354', 'ふくおかフィナンシャルグループ', '銀行'], 183 | ['8355', '静岡銀行', '銀行'], 184 | ['8411', 'みずほフィナンシャルグループ', '銀行'], 185 | ['8601', '大和証券グループ本社', '証券'], 186 | ['8604', '野村ホールディングス', '証券'], 187 | ['8628', '松井証券', '証券'], 188 | ['8630', '損保ジャパン日本興亜ホールディングス', '保険'], 189 | ['8725', 'MS＆ADインシュアランスグループホールディングス', '保険'], 190 | ['8729', 'ソニーフィナンシャルホールディングス', '保険'], 191 | ['8750', '第一生命保険', '保険'], 192 | ['8766', '東京海上ホールディングス', '保険'], 193 | ['8795', 'T＆Dホールディングス', '保険'], 194 | ['8801', '三井不動産', '不動産'], 195 | ['8802', '三菱地所', '不動産'], 196 | ['8804', '東京建物', '不動産'], 197 | ['8830', '住友不動産', '不動産'], 198 | ['9001', '東武鉄道', '鉄道・バス'], 199 | ['9005', '東京急行電鉄', '鉄道・バス'], 200 | ['9007', '小田急電鉄', '鉄道・バス'], 201 | ['9008', '京王電鉄', '鉄道・バス'], 202 | ['9009', '京成電鉄', '鉄道・バス'], 203 | ['9020', '東日本旅客鉄道', '鉄道・バス'], 204 | ['9021', '西日本旅客鉄道', '鉄道・バス'], 205 | ['9022', '東海旅客鉄道', '鉄道・バス'], 206 | ['9062', '日本通運', '陸運'], 207 | ['9064', 'ヤマトホールディングス', '陸運'], 208 | ['9101', '日本郵船', '海運'], 209 | ['9104', '商船三井', '海運'], 210 | ['9107', '川崎汽船', '海運'], 211 | ['9202', 'ANAホールディングス', '空運'], 212 | ['9301', '三菱倉庫', '倉庫'], 213 | ['9412', 'スカパーJSATホールディングス', '通信'], 214 | ['9432', '日本電信電話', '通信'], 215 | ['9433', 'KDDI', '通信'], 216 | ['9437', 'NTTドコモ', '通信'], 217 | ['9501', '東京電力ホールディングス', '電気'], 218 | ['9502', '中部電力', '電気'], 219 | ['9503', '関西電力', '電気'], 220 | ['9531', '東京瓦斯', 'ガス'], 221 | ['9532', '大阪瓦斯', 'ガス'], 222 | ['9602', '東宝', 'サービス'], 223 | ['9613', 'エヌ・ティ・ティ・データ', '通信'], 224 | ['9681', '東京ドーム', 'サービス'], 225 | ['9735', 'セコム', 'サービス'], 226 | ['9766', 'コナミホールディングス', 'サービス'], 227 | ['9983', 'ファーストリテイリング', '小売業'], 228 | ['9984', 'ソフトバンクグループ', '通信'], 229 | ] 230 | ''' 231 | nikkei225_s = [ 232 | ['1332', '日本水産', '水産'], 233 | ['1928', '積水ハウス', '建設'], 234 | ['2768', '双日', '商社'], 235 | ['3382', 'セブン＆アイ・ホールディングス', '小売業'], 236 | ['4004', '昭和電工', '化学'], 237 | ['4188', '三菱ケミカルホールディングス', '化学'], 238 | ['4523', 'エーザイ', '医薬品'], 239 | ['5101', '横浜ゴム', 'ゴム'], 240 | ['5401', '新日鐵住金', '鉄鋼'], 241 | ['5713', '住友金属鉱山', '非鉄・金属'], 242 | ['6302', '住友重機械工業', '機械'], 243 | ['6501', '日立製作所', '電気機器'], 244 | ['6752', 'パナソニック', '電気機器'], 245 | ['6952', 'カシオ計算機', '電気機器'], 246 | ['7201', '日産自動車', '自動車'], 247 | ['7731', 'ニコン', '精密機器'], 248 | ['8002', '丸紅', '商社'], 249 | ['8270', 'ユニーグループ・ホールディングス', '小売業'], 250 | ['8411', 'みずほフィナンシャルグループ', '銀行'], 251 | ['8801', '三井不動産', '不動産'], 252 | ['9021', '西日本旅客鉄道', '鉄道・バス'], 253 | ['9432', '日本電信電話', '通信'], 254 | ['9681', '東京ドーム', 'サービス'], 255 | ] 256 | ''' 257 | nikkei225_s = [ 258 | ['1928', '積水ハウス', '建設'], # 6251 259 | ['3382', 'セブン＆アイ・ホールディングス', '小売業'], # 2637 260 | ['4188', '三菱ケミカルホールディングス', '化学'], # 2617 261 | ['5101', '横浜ゴム', 'ゴム'], # 6250 262 | ['5713', '住友金属鉱山', '非鉄・金属'], # 5250 263 | ['6952', 'カシオ計算機', '電気機器'], # 6251 264 | ['7731', 'ニコン', '精密機器'], # 6251 265 | ['8270', 'ユニーグループ・ホールディングス', '小売業'], # 6247 266 | ['8801', '三井不動産', '不動産'], # 6251 267 | ['9432', '日本電信電話', '通信'], # 6247 268 | ] 269 | 270 | nikkei225_excellent = [ 271 | ['9501', '東京電力ホールディングス', '電気'], 272 | ['9503', '関西電力', '電気'], 273 | ['8354', 'ふくおかフィナンシャルグループ', '銀行'], 274 | ['7270', '富士重工業', '自動車'], 275 | ['9064', 'ヤマトホールディングス', '陸運'], 276 | ['8628', '松井証券', '証券'], 277 | ['8804', '東京建物', '不動産'], 278 | ['6762', 'TDK', '電気機器'], 279 | ['2282', '日本ハム', '食品'], 280 | ['8316', '三井住友フィナンシャルグループ', '銀行'], 281 | ['6701', '日本電気', '電気機器'], 282 | ['6305', '日立建機', '機械'], 283 | ['8304', 'あおぞら銀行', '銀行'], 284 | ['7205', '日野自動車', '自動車'], 285 | ['6703', '沖電気工業', '電気機器'], 286 | ['5631', '日本製鋼所', '機械'], 287 | ['6902', 'デンソー', '電気機器'], 288 | ['9020', '東日本旅客鉄道', '鉄道・バス'], 289 | ['6752', 'パナソニック', '電気機器'], 290 | ['7211', '三菱自動車工業', '自動車'], 291 | ['1803', '清水建設', '建設'], 292 | ['5214', '日本電気硝子', '窯業'], 293 | ['4568', '第一三共', '医薬品'], 294 | ['3865', '北越紀州製紙', 'パルプ・紙'], 295 | ['1925', '大和ハウス工業', '建設'], 296 | ['8252', '丸井グループ', '小売業'], 297 | ['8802', '三菱地所', '不動産'], 298 | ['2871', 'ニチレイ', '食品'], 299 | ['4519', '中外製薬', '医薬品'], 300 | 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18 | file_path = 'up_expectation_dates.csv' 19 | if os.path.exists(file_path): 20 | os.remove(file_path) 21 | 22 | for i, (code, name, _) in enumerate(brands): 23 | print '{} / {}: {} {}'.format(i + 1, len(brands), code, name) 24 | commena = 'python goognet.py {} --layer1={} --layer2={} --load_sess=0'.format(code, layer1, layer2) 25 | print commena 26 | os.system(commena) 27 | -------------------------------------------------------------------------------- /download.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import sys 3 | import os.path 4 | import datetime 5 | import urllib2 6 | import pandas as pd 7 | import lxml.html 8 | import re 9 | import time 10 | import argparse 11 | from brands import all_brands 12 | 13 | 14 | dateMatch = re.compile(u'(\d+)年(\d+)月(\d+)日') 15 | 16 | 17 | class Download(object): 18 | FROM_YEAR = '1991' 19 | SAVE_PATH = 'data' 20 | 21 | COL_DATE = 0 22 | COL_OPEN = 1 23 | COL_HIGH = 2 24 | COL_LOW = 3 25 | COL_CLOSE = 4 26 | COL_VOLUME = 5 27 | COL_ADJ_CLOSE = 6 28 | 29 | def __init__(self, auto_upload=False): 30 | self.auto_upload = auto_upload 31 | self.prices = [] 32 | # ファイル保存用のディレクトリを作成 33 | if not os.path.isdir(self.SAVE_PATH): 34 | os.makedirs(self.SAVE_PATH) 35 | 36 | @property 37 | def filePath(self): 38 | return '' 39 | 40 | def _fetchCSV(self): 41 | if self.auto_upload and os.path.exists(self.filePath): 42 | self.prices = self._upload_prices() 43 | self._save_prices() 44 | else: 45 | if not os.path.exists(self.filePath): 46 | self.prices = self._download_prices() 47 | self._save_prices() 48 | 49 | def _download_prices(self): 50 | return [] 51 | 52 | def _upload_prices(self): 53 | return [] 54 | 55 | def load_csv(self): 56 | with open(self.filePath) as f: 57 | self.prices = [line.split(',') for line in f.read().split('\n')][1:] 58 | @property 59 | def dataframe(self): 60 | if len(self.prices) == 0: 61 | self.load_csv() 62 | return pd.read_csv(self.filePath).set_index('Date').sort_index() 63 | 64 | def price(self, str_date): 65 | if len(self.prices) == 0: 66 | self.load_csv() 67 | for price in self.prices: 68 | if price[0] == str_date: 69 | return price 70 | return None 71 | 72 | def _save_prices(self): 73 | header = [['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']] 74 | datas = header + self.prices 75 | csv = '\n'.join([','.join(line) for line in datas]) 76 | with open(self.filePath, 'w') as f: 77 | f.write(csv) 78 | 79 | @classmethod 80 | def _str_to_date(cls, str_date): 81 | date = str_date.split('-') 82 | return datetime.date(int(date[0]), int(date[1]), int(date[2])) 83 | 84 | 85 | class YahooCom(Download): 86 | def __init__(self, code, auto_upload=False): 87 | super(YahooCom, self).__init__(auto_upload) 88 | self.code = code 89 | self._fetchCSV() 90 | 91 | @property 92 | def filePath(self): 93 | return os.path.join(self.SAVE_PATH, 'YH_EN_{}.csv'.format(self.code)) 94 | 95 | @property 96 | def _url(self): 97 | now = datetime.date.today() 98 | return 'http://chart.finance.yahoo.com/table.csv?s={}&a=0&b=1&c={}&d={}&e={}&f={}&g=d&ignore=.csv'.format( 99 | self.code, 100 | self.FROM_YEAR, 101 | str(now.month - 1), 102 | str(now.day), 103 | str(now.year) 104 | ) 105 | 106 | def _download_prices(self): 107 | print('fetch CSV for url: ' + self._url) 108 | csv = urllib2.urlopen(self._url).read() 109 | return [line.split(',') for line in csv.split('\n')[1:]] 110 | 111 | def _upload_prices(self): 112 | return self._download_prices() 113 | 114 | 115 | class YahooJp(Download): 116 | def __init__(self, code, auto_upload=False): 117 | super(YahooJp, self).__init__(auto_upload) 118 | self.code = code 119 | self._fetchCSV() 120 | 121 | @property 122 | def filePath(self): 123 | return os.path.join(self.SAVE_PATH, 'YH_JP_{}.csv'.format(self.code)) 124 | 125 | def _url(self, page): 126 | now = datetime.date.today() 127 | return 'http://info.finance.yahoo.co.jp/history/?code={}&sy={}&sm=1&sd=1&ey={}&em={}&ed={}&tm=d&p={}'.format( 128 | self.code, 129 | self.FROM_YEAR, 130 | str(now.year), 131 | str(now.month), 132 | str(now.day), 133 | page 134 | ) 135 | 136 | def _convertPrice(self, tds): 137 | if len(tds) == 7: 138 | date = tds[0].text_content() 139 | dateNum = dateMatch.match(date) 140 | return [ 141 | '%s-%02d-%02d' % (dateNum.group(1), int(dateNum.group(2)), int(dateNum.group(3))), 142 | tds[1].text_content().replace(',', ''), 143 | tds[2].text_content().replace(',', ''), 144 | tds[3].text_content().replace(',', ''), 145 | tds[4].text_content().replace(',', ''), 146 | tds[5].text_content().replace(',', ''), 147 | tds[6].text_content().replace(',', ''), 148 | ] 149 | else: 150 | return None 151 | 152 | def _getPrices(self, html, divNum): 153 | prices = [] 154 | root = lxml.html.fromstring(html) 155 | lines = root.xpath('//*[@id="main"]/div[{}]/table/tr'.format(divNum)) 156 | for line in lines[1:]: 157 | tds = line.xpath('td') 158 | price = self._convertPrice(tds) 159 | if price: 160 | prices.append(price) 161 | return prices 162 | 163 | def _downloadPage(self, page): 164 | html = urllib2.urlopen(self._url(page)).read() 165 | prices = self._getPrices(html, 5) 166 | if len(prices) == 0: 167 | prices = self._getPrices(html, 6) 168 | return prices 169 | 170 | def _download_prices(self, limit_date=None): 171 | print 'fetch CSV for url: ' + self._url(1), 172 | sys.stdout.flush() 173 | page = 1 174 | prices = [] 175 | fetch = True 176 | while fetch: 177 | print page, 178 | sys.stdout.flush() 179 | pagePrices = self._downloadPage(page) 180 | if len(pagePrices) > 0: 181 | if limit_date: 182 | for price in pagePrices: 183 | date = self._str_to_date(price[0]) 184 | if date > limit_date: 185 | prices.append(price) 186 | else: 187 | fetch = False 188 | break 189 | else: 190 | prices.extend(pagePrices) 191 | page += 1 192 | #time.sleep(0.1) 193 | else: 194 | fetch = False 195 | print '' 196 | return prices 197 | 198 | def _upload_prices(self): 199 | with open(self.filePath) as f: 200 | prices = [line.split(',') for line in f.read().split('\n')] 201 | 202 | if len(prices) >= 2: 203 | last_date = self._str_to_date(prices[1][0]) 204 | new_prices = self._download_prices(limit_date=last_date) 205 | new_prices.extend(prices[1:]) 206 | return new_prices 207 | else: 208 | return self._download_prices() 209 | 210 | 211 | if __name__ == '__main__': 212 | parser = argparse.ArgumentParser() 213 | parser.add_argument('--skip', type=int, default=0) 214 | args = parser.parse_args() 215 | 216 | for (i, (code, name, _)) in enumerate(all_brands[args.skip:]): 217 | print '{} / {}'.format(args.skip + i + 1, len(all_brands)), code, name 218 | YahooJp(code) 219 | -------------------------------------------------------------------------------- /feed_cache.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import os 3 | import pandas as pd 4 | 5 | 6 | class FeedCache(object): 7 | FILE_DIR = 'cache' 8 | 9 | def __init__(self, code, label): 10 | self.code = code 11 | self.file_path = os.path.join(self.FILE_DIR, '{}_{}.csv'.format(code, label)) 12 | print self.file_path 13 | 14 | def is_exist(self): 15 | return os.path.exists(self.file_path) 16 | 17 | def load(self): 18 | return pd.read_csv(self.file_path, index_col='Date').sort_index() 19 | 20 | def save(self, pandas): 21 | if not os.path.exists(self.FILE_DIR): 22 | os.mkdir(self.FILE_DIR) 23 | pandas.to_csv(self.file_path) 24 | -------------------------------------------------------------------------------- /gamble.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import os 3 | from download import Download, YahooJp 4 | from goognet import buy_charge 5 | 6 | 7 | file_path = 'up_expectation_dates.csv' 8 | brand_dates = [] 9 | 10 | if os.path.exists(file_path): 11 | with open(file_path, 'r') as f: 12 | brand_dates = [line.split(',') for line in f.read().split('\n')] 13 | 14 | buy_dates = {} 15 | for brand in brand_dates: 16 | brand_code = brand[0] 17 | for date in brand[1:]: 18 | if not date in buy_dates: 19 | buy_dates[date] = brand_code 20 | 21 | # 元金 22 | money = 10000 * 1000 23 | for date, brand in sorted(buy_dates.items()): 24 | price = YahooJp(brand).price(date) 25 | 26 | # 始値 27 | open_value = float(price[Download.COL_OPEN]) 28 | # 終値 29 | close_value = float(price[Download.COL_CLOSE]) 30 | # 購入可能な株数 31 | value = money / open_value 32 | # 購入金額 33 | buy_value = int(open_value * value) 34 | # 売却金額 35 | sell_value = int(close_value * value) 36 | # 購入 37 | money -= buy_value 38 | # 購入手数料の支払い 39 | money -= buy_charge(buy_value) 40 | # 売却 41 | money += sell_value 42 | # 売却手数料の支払い 43 | money -= buy_charge(sell_value) 44 | print date, money 45 | print money 46 | -------------------------------------------------------------------------------- /goognet.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | ''' 3 | Code based on: 4 | https://github.com/corrieelston/datalab/blob/master/FinancialTimeSeriesTensorFlow.ipynb 5 | ''' 6 | from __future__ import print_function 7 | 8 | import datetime 9 | import urllib2 10 | import math 11 | import os 12 | import shutil 13 | import operator as op 14 | from collections import namedtuple 15 | import numpy as np 16 | import pandas as pd 17 | import tensorflow as tf 18 | import argparse 19 | from download import Download, YahooCom, YahooJp 20 | from brands import brand_name 21 | from layer_log import LayerLog 22 | from brands import nikkei225_s 23 | from feed_cache import FeedCache 24 | 25 | 26 | TEST_COUNT = 200 # テスト日数 27 | TRAIN_MIN = 1000 # 学習データの最低日数 28 | TRAIN_MAX = None # 学習データの最大日数 29 | DAYS_BACK = 3 # 過去何日分を計算に使用するか 30 | STEPS = 10000 # 学習回数 31 | CHECKIN_INTERVAL = 100 # 学習の途中結果を表示する間隔 32 | REMOVE_NIL_DATE = True # 計算対象の日付に存在しないデータを削除する 33 | PASS_DAYS = 10 # 除外する古いデータの日数 34 | DROP_RATE = 0.1 # 学習時のドロップアウトの比率 35 | UP_RATE = 0.07 # 上位何パーセントを買いと判断するか 36 | STDDEV = 1e-4 # 学習係数 37 | REMOVE_NEWEST_DAYS = 200 * 0 # 除外する最新のデータ日数 38 | 39 | CLASS_LABELS = ['DOWN', 'NEUTRAL', 'UP'] 40 | CLASS_DOWN = 0 41 | CLASS_NEUTRAL = 1 42 | CLASS_UP = 2 43 | CLASS_COUNT = len(CLASS_LABELS) 44 | 45 | # 学習データに使用するパラメータのラベル 46 | PARAM_LABELS = ['Close', 'High', 'Low', 'Volume'] 47 | 48 | 49 | # 銘柄情報の入れ物 50 | class Stock(object): 51 | def __init__(self, downloadClass, code, start_days_back): 52 | self.downloadClass = downloadClass 53 | self.code = code 54 | self.download = self.downloadClass(self.code, auto_upload=False) 55 | self.start_days_back = start_days_back 56 | 57 | @property 58 | def dataframe(self): 59 | return self.download.dataframe 60 | 61 | Dataset = namedtuple( 62 | 'Dataset', 63 | 'training_predictors training_classes test_predictors test_classes') 64 | Environ = namedtuple('Environ', 'sess model actual_classes training_step dataset feature_data keep_prob saver') 65 | 66 | 67 | def load_exchange_dataframes(stocks, target_brand): 68 | '''EXCHANGESに対応するCSVファイルをPandasのDataFrameとして読み込む。 69 | 70 | Returns: 71 | {EXCHANGES[n]: pd.DataFrame()} 72 | ''' 73 | 74 | # 株価を読み込む 75 | datas = {} 76 | for (name, stock) in stocks.items(): 77 | datas[name] = stock.dataframe 78 | 79 | # 計算対象の日付に存在しないデータを削除する 80 | if REMOVE_NIL_DATE: 81 | target_indexes = datas[target_brand].index 82 | for (exchange, data) in datas.items(): 83 | for index in data.index: 84 | if not index in target_indexes: 85 | datas[exchange] = datas[exchange].drop(index) 86 | 87 | return datas 88 | 89 | 90 | def load_exchange_dataframe(exchange): 91 | '''exchangeに対応するCSVファイルをPandasのDataFrameとして読み込む。 92 | 93 | Args: 94 | exchange: 指標名 95 | Returns: 96 | pd.DataFrame() 97 | ''' 98 | return pd.read_csv('index_{}.csv'.format(exchange), index_col='Date').sort_index() 99 | 100 | 101 | def get_using_data(dataframes, target_brand): 102 | '''各指標の必要なカラムをまとめて1つのDataFrameに詰める。 103 | 104 | Args: 105 | dataframes: {key: pd.DataFrame()} 106 | Returns: 107 | pd.DataFrame() 108 | ''' 109 | using_data = pd.DataFrame() 110 | datas = [(target_brand, dataframes[target_brand])] 111 | datas.extend([(exchange, dataframe) for exchange, dataframe in dataframes.items() if exchange != target_brand]) 112 | for exchange, dataframe in datas: 113 | using_data['{}_Open'.format(exchange)] = dataframe['Open'] 114 | using_data['{}_Close'.format(exchange)] = dataframe['Close'] 115 | using_data['{}_High'.format(exchange)] = dataframe['High'] 116 | using_data['{}_Low'.format(exchange)] = dataframe['Low'] 117 | using_data['{}_Volume'.format(exchange)] = dataframe['Volume'] 118 | using_data = using_data.fillna(method='ffill') 119 | return using_data 120 | 121 | 122 | def zscore(np_array): 123 | '''配列の標準化を行う 124 | ''' 125 | a1 = np_array.replace(0, 1.).replace(np.inf, 1.).replace(np.nan, 1.) 126 | a2 = a1 - a1.mean() 127 | a3 = a2 / a2.std() 128 | return a3 129 | 130 | 131 | def get_log_return_data(stocks, using_data): 132 | '''各指標について、終値を1日前との比率の対数をとって正規化する。 133 | 134 | Args: 135 | using_data: pd.DataFrame() 136 | Returns: 137 | pd.DataFrame() 138 | ''' 139 | log_return_data = pd.DataFrame() 140 | for (name, stock) in stocks.items(): 141 | open_column = '{}_Open'.format(name) 142 | close_column = '{}_Close'.format(name) 143 | high_column = '{}_High'.format(name) 144 | low_column = '{}_Low'.format(name) 145 | volume_column = '{}_Volume'.format(name) 146 | 147 | # 学習データの「終値／始値」を取得 148 | train_close_rates = (using_data[close_column]/using_data[close_column].shift()).values[:len(using_data[close_column]) - TEST_COUNT] 149 | # 小さい順にソートする 150 | train_close_rates.sort() 151 | # 何%以上上昇した場合に購入するかの閾値を得る 152 | up_index = int(len(train_close_rates) * (1. - UP_RATE)) 153 | up_rate = train_close_rates[up_index] - 1. 154 | 155 | # np.log(当日終値 / 前日終値) で前日からの変化率を算出 156 | # 前日よりも上がっていればプラス、下がっていればマイナスになる 157 | log_return_data['{}_Close_RATE'.format(name)] = zscore(using_data[close_column]/using_data[close_column].shift()) 158 | # 当日高値 / 当日始値 159 | log_return_data['{}_High_RATE'.format(name)] = zscore(using_data[high_column]/using_data[open_column]) 160 | # 当日安値 / 当日始値 161 | log_return_data['{}_Low_RATE'.format(name)] = zscore(using_data[low_column]/using_data[open_column]) 162 | # 当日出来高 / 前日出来高 163 | log_return_data['{}_Volume_RATE'.format(name)] = zscore(using_data[volume_column]/using_data[volume_column].shift()) 164 | 165 | # 答を求める 166 | answers = [] 167 | # 下がる／上がると判断する変化率 168 | change_rate = up_rate 169 | for value in (using_data[close_column] / using_data[open_column]).values: 170 | if value < (1 - change_rate): 171 | # 下がる 172 | answers.append(CLASS_DOWN) 173 | elif value > (1 + change_rate): 174 | # 上がる 175 | answers.append(CLASS_UP) 176 | else: 177 | # 変化なし 178 | answers.append(CLASS_NEUTRAL) 179 | log_return_data['{}_RESULT'.format(name)] = answers 180 | 181 | return log_return_data 182 | 183 | 184 | def build_training_data(stocks, log_return_data, target_brand, max_days_back=DAYS_BACK): 185 | '''学習データを作る。分類クラスは、target_brandの終値が前日に比べて上ったか下がったかの2つである。 186 | また全指標の終値の、当日から数えてmax_days_back日前までを含めて入力データとする。 187 | 188 | Args: 189 | log_return_data: pd.DataFrame() 190 | target_exchange: 学習目標とする銘柄 191 | max_days_back: 何日前までの終値を学習データに含めるか 192 | # 終値 >= 始値 なら1。それ意外は0 193 | Returns: 194 | pd.DataFrame() 195 | ''' 196 | 197 | # 答を詰める 198 | columns = ['answer_{}'.format(label) for label in CLASS_LABELS] 199 | for i in range(CLASS_COUNT): 200 | column = columns[i] 201 | log_return_data[column] = 0 202 | indices = op.eq(log_return_data['{}_RESULT'.format(target_brand)], i) 203 | log_return_data.ix[indices, column] = 1 204 | 205 | # 各指標のカラム名を追加 206 | for colname, _, _ in iter_exchange_days_back(stocks, target_brand, max_days_back): 207 | for date_type in PARAM_LABELS: 208 | columns.append('{}_{}'.format(colname, date_type)) 209 | 210 | # データ数をもとめる 211 | max_index = len(log_return_data) 212 | 213 | # 学習データを作る 214 | training_test_data = pd.DataFrame(columns=columns) 215 | for i in range(max_days_back + PASS_DAYS, max_index): 216 | # 先頭のデータを含めるとなぜか上手くいかないので max_days_back + PASS_DAYS で少し省く 217 | values = {} 218 | # 答を入れる 219 | for answer_i in range(CLASS_COUNT): 220 | column = columns[answer_i] 221 | values[column] = log_return_data[column].ix[i] 222 | # 学習データを入れる 223 | for colname, exchange, days_back in iter_exchange_days_back(stocks, target_brand, max_days_back): 224 | for date_type in PARAM_LABELS: 225 | col = '{}_{}'.format(colname, date_type) 226 | values[col] = log_return_data['{}_{}_RATE'.format(exchange, date_type)].ix[i - days_back] 227 | training_test_data = training_test_data.append(values, ignore_index=True) 228 | 229 | # index（日付ラベル）を引き継ぐ 230 | training_test_data.index = log_return_data.index[max_days_back + PASS_DAYS: max_index] 231 | return training_test_data 232 | 233 | 234 | def iter_exchange_days_back(stocks, target_brand, max_days_back): 235 | '''指標名、何日前のデータを読むか、カラム名を列挙する。 236 | ''' 237 | for (exchange, stock) in stocks.items(): 238 | end_days_back = stock.start_days_back + max_days_back 239 | for days_back in range(stock.start_days_back, end_days_back): 240 | colname = '{}_{}'.format(exchange, days_back) 241 | yield colname, exchange, days_back 242 | 243 | 244 | def split_training_test_data(num_categories, training_test_data): 245 | '''学習データをトレーニング用とテスト用に分割する。 246 | ''' 247 | 248 | # 最新のデータを除外する 249 | if REMOVE_NEWEST_DAYS: 250 | training_test_data = training_test_data[:-REMOVE_NEWEST_DAYS] 251 | 252 | # 学習とテストに使用するデータ数を絞る 253 | if TRAIN_MAX: 254 | training_test_data = training_test_data[:TRAIN_MAX+TEST_COUNT] 255 | 256 | # 先頭のいくつかより後ろが学習データ 257 | predictors_tf = training_test_data[training_test_data.columns[num_categories:]] 258 | # 先頭のいくつかが答えデータ 259 | classes_tf = training_test_data[training_test_data.columns[:num_categories]] 260 | 261 | # 学習用とテスト用のデータサイズを求める 262 | training_set_size = len(training_test_data) - TEST_COUNT 263 | 264 | return Dataset( 265 | training_predictors=predictors_tf[:training_set_size], 266 | training_classes=classes_tf[:training_set_size], 267 | test_predictors=predictors_tf[training_set_size:], 268 | test_classes=classes_tf[training_set_size:], 269 | ) 270 | 271 | 272 | def smarter_network(stocks, dataset, layer1, layer2): 273 | '''隠しレイヤー入りのもうちょっと複雑な分類モデルを返す。 274 | ''' 275 | sess = tf.Session() 276 | 277 | num_predictors = len(dataset.training_predictors.columns) 278 | num_classes = len(dataset.training_classes.columns) 279 | 280 | feature_data = tf.placeholder("float", [None, num_predictors]) 281 | actual_classes = tf.placeholder("float", [None, num_classes]) 282 | keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 283 | 284 | layer_counts = [layer1, layer2, CLASS_COUNT] 285 | weights = [] 286 | biases = [] 287 | model = None 288 | for i, count in enumerate(layer_counts): 289 | # 重み付けの変数定義 290 | if i == 0: 291 | weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([num_predictors, count], stddev=STDDEV)) 292 | else: 293 | weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([layer_counts[i - 1], count], stddev=STDDEV)) 294 | # バイアスの変数定義 295 | biases = tf.Variable(tf.ones([count])) 296 | 297 | if model == None: 298 | # 一番最初のレイヤー 299 | model = tf.nn.relu(tf.matmul(feature_data, weights) + biases) 300 | else: 301 | if (i + 1) < len(layer_counts): 302 | # 最後ではないレイヤー 303 | model = tf.nn.relu(tf.matmul(model, weights) + biases) 304 | else: 305 | # 最終レイヤーの前には dropout を入れる 306 | model = tf.nn.dropout(model, keep_prob) 307 | model = tf.nn.softmax(tf.matmul(model, weights) + biases) 308 | 309 | # 予測が正しいかを計算（学習に使用する） 310 | cost = -tf.reduce_sum(actual_classes*tf.log(model)) 311 | training_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=STDDEV).minimize(cost) 312 | 313 | saver = tf.train.Saver() 314 | 315 | # 変数の初期化処理 316 | init = tf.initialize_all_variables() 317 | sess.run(init) 318 | 319 | return Environ( 320 | sess=sess, 321 | model=model, 322 | actual_classes=actual_classes, 323 | training_step=training_step, 324 | dataset=dataset, 325 | feature_data=feature_data, 326 | keep_prob=keep_prob, 327 | saver=saver 328 | ) 329 | 330 | 331 | def save_sess_dir_path(target_brand): 332 | return os.path.join('sess_save', target_brand) 333 | 334 | 335 | def save_sess_file_path(target_brand): 336 | return os.path.join(save_sess_dir_path(target_brand), 'sess.ckpt') 337 | 338 | 339 | def save_sess(saver, sess, target_brand): 340 | dir_path = save_sess_dir_path(target_brand) 341 | # 既存のファイル（保存ディレクトリ）あったら削除 342 | if os.path.exists(dir_path): 343 | shutil.rmtree(dir_path) 344 | os.makedirs(dir_path) 345 | file_path = save_sess_file_path(target_brand) 346 | # 保存 347 | saved_path = saver.save(sess, file_path) 348 | 349 | 350 | def restore_sess(saver, sess, target_brand): 351 | file_path = save_sess_file_path(target_brand) 352 | # 読み出し 353 | saver.restore(sess, file_path) 354 | 355 | 356 | def train(load_sess, env, target_prices, target_brand): 357 | if load_sess: 358 | # 学習済みのファイルを読み込む 359 | restore_sess(env.saver, env.sess, target_brand) 360 | money, trues, falses, actual_count, deal_logs, up_expectation_dates = gamble(env, target_prices) 361 | score = (0., money, trues, falses, actual_count, deal_logs, up_expectation_dates) 362 | return score 363 | else: 364 | '''学習をsteps回おこなう。 365 | ''' 366 | 367 | # 予測（model）と実際の値（actual）が一致（equal）した場合の配列を取得する 368 | # 結果の例: [1,1,0,1,0] 1が正解 369 | correct_prediction = tf.equal( 370 | tf.argmax(env.model, 1), 371 | tf.argmax(env.actual_classes, 1)) 372 | # 結果（例：[1,1,0,1,0] 1が正解）を float にキャストして 373 | # 全ての平均（reduce_mean）を得る 374 | accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) 375 | 376 | max_train_accuracy = 0 377 | lastScore = None 378 | for i in range(1, 1 + STEPS): 379 | env.sess.run( 380 | env.training_step, 381 | feed_dict=feed_dict(env, test=False, keep_prob=(1.0 - DROP_RATE)), 382 | ) 383 | if i % CHECKIN_INTERVAL == 0: 384 | train_accuracy = env.sess.run( 385 | accuracy, 386 | feed_dict=feed_dict(env, test=False), 387 | ) 388 | money, trues, falses, actual_count, deal_logs, up_expectation_dates = gamble(env, target_prices) 389 | true_count = trues[CLASS_UP] + falses[CLASS_UP] 390 | true_rate = 0. 391 | if true_count: 392 | true_rate = float(trues[CLASS_UP]) / float(true_count) 393 | 394 | # テストデータの開始と終了の日付を取得 395 | test_dates = env.dataset.test_predictors.index 396 | test_from_date = test_dates[0] 397 | test_to_date = test_dates[-1] 398 | 399 | print(i, '{:,d}円 {:.3f} {:.3f} {}-{}'.format(money, true_rate, train_accuracy, test_from_date, test_to_date)) 400 | if train_accuracy < 0.5: 401 | break 402 | else: 403 | max_train_accuracy = train_accuracy 404 | # 学習済みのデータを保存 405 | save_sess(env.saver, env.sess, target_brand) 406 | lastScore = (max_train_accuracy, money, trues, falses, actual_count, deal_logs, up_expectation_dates) 407 | 408 | return lastScore 409 | 410 | 411 | # 売買シミュレーション 412 | def gamble(env, target_prices): 413 | # 予想 414 | expectations = env.sess.run( 415 | tf.argmax(env.model, 1), 416 | feed_dict=feed_dict(env, test=True), 417 | ) 418 | 419 | # 元金 420 | money = 10000 * 1000 421 | # 売買履歴 422 | deal_logs = [] 423 | # 予想が当たった数 424 | trues = np.zeros(CLASS_COUNT, dtype=np.int64) 425 | # 予想が外れた数 426 | falses = np.zeros(CLASS_COUNT, dtype=np.int64) 427 | # 実際の結果の数 428 | actual_count = np.zeros(CLASS_COUNT, dtype=np.int64) 429 | # 実際の結果 430 | actual_classes = getattr(env.dataset, 'test_classes') 431 | 432 | up_expectation_dates = [] 433 | 434 | # 結果の集計と売買シミュレーション 435 | for (i, date) in enumerate(env.dataset.test_predictors.index): 436 | expectation = expectations[i] 437 | if expectation == CLASS_UP: 438 | up_expectation_dates.append(date) 439 | # 上がる予想なので買う 440 | price = target_prices.download.price(date) 441 | if price != None: 442 | # 始値 443 | open_value = float(price[Download.COL_OPEN]) 444 | # 終値 445 | close_value = float(price[Download.COL_CLOSE]) 446 | # 購入可能な株数 447 | value = money / open_value 448 | # 購入金額 449 | buy_value = int(open_value * value) 450 | # 売却金額 451 | sell_value = int(close_value * value) 452 | # 購入 453 | money -= buy_value 454 | # 購入手数料の支払い 455 | money -= buy_charge(buy_value) 456 | # 売却 457 | money += sell_value 458 | # 売却手数料の支払い 459 | money -= buy_charge(sell_value) 460 | 461 | actual = np.argmax(actual_classes.ix[date].values) 462 | if expectation == actual: 463 | # 当たった 464 | trues[expectation] += 1 465 | else: 466 | # 外れた 467 | falses[expectation] += 1 468 | actual_count[actual] += 1 469 | deal_logs.append([date, CLASS_LABELS[expectation], CLASS_LABELS[actual], money]) 470 | 471 | return money, trues, falses, actual_count, deal_logs, up_expectation_dates 472 | 473 | 474 | def feed_dict(env, test=False, keep_prob=1.): 475 | '''学習/テストに使うデータを生成する。 476 | ''' 477 | prefix = 'test' if test else 'training' 478 | predictors = getattr(env.dataset, '{}_predictors'.format(prefix)) 479 | classes = getattr(env.dataset, '{}_classes'.format(prefix)) 480 | return { 481 | env.feature_data: predictors.values, 482 | env.actual_classes: classes.values.reshape(len(classes.values), len(classes.columns)), 483 | env.keep_prob: keep_prob 484 | } 485 | 486 | 487 | def buy_charge(yen): 488 | # GOMクリック証券現物手数料 489 | if yen <= 100000: 490 | return 95 491 | elif yen <= 200000: 492 | return 105 493 | elif yen <= 500000: 494 | return 260 495 | elif yen <= 1000000: 496 | return 470 497 | elif yen <= 1500000: 498 | return 570 499 | elif yen <= 30000000: 500 | return 900 501 | else: 502 | return 960 503 | 504 | 505 | def save_deal_logs(target_brand, deal_logs): 506 | save_dir = 'deal_logs' 507 | if not os.path.exists(save_dir): 508 | os.mkdir(save_dir) 509 | with open('{}/{}.csv'.format(save_dir, target_brand), 'w') as f: 510 | f.write('\n'.join([','.join([str(log) for log in logs]) for logs in deal_logs])) 511 | 512 | 513 | def save_up_expectation_dates(target_brand, up_expectation_dates): 514 | file_path = 'up_expectation_dates.csv' 515 | brand_dates = [] 516 | 517 | # 既存のファイルがあれば読み込む 518 | if os.path.exists(file_path): 519 | with open(file_path, 'r') as f: 520 | brand_dates = [line.split(',') for line in f.read().split('\n')] 521 | brand_dates.append([target_brand] + up_expectation_dates) 522 | 523 | # 保存 524 | with open(file_path, 'w') as f: 525 | data = '\n'.join(','.join(brand) for brand in brand_dates) 526 | f.write(data) 527 | print('Saved: {}'.format(file_path)) 528 | 529 | 530 | def main(stocks, target_brand, layer1, layer2, load_sess, result_file=None): 531 | # 学習データのキャッシュ 532 | feed_cache = FeedCache(target_brand, str(REMOVE_NEWEST_DAYS)) 533 | 534 | # 対象の銘柄名 535 | target_brand_name = brand_name(target_brand) 536 | 537 | if not feed_cache.is_exist(): 538 | print('Make cache') 539 | # 株価指標データを読み込む 540 | all_data = load_exchange_dataframes(stocks, target_brand) 541 | 542 | # 終値を取得 543 | using_data = get_using_data(all_data, target_brand) 544 | 545 | # データを学習に使える形式に正規化 546 | log_return_data = get_log_return_data(stocks, using_data) 547 | 548 | # 答と学習データを作る 549 | training_test_data = build_training_data( 550 | stocks, log_return_data, target_brand) 551 | feed_cache.save(training_test_data) 552 | else: 553 | print('Exist cache') 554 | training_test_data = feed_cache.load() 555 | 556 | # 学習データをトレーニング用とテスト用に分割する 557 | dataset = split_training_test_data(CLASS_COUNT, training_test_data) 558 | if len(dataset.training_predictors) < TRAIN_MIN: 559 | print('[{}]{}: 学習データが少なすぎるため計算を中止'.format(target_brand, target_brand_name)) 560 | with open('results.csv', 'a') as f: 561 | f.write('{},{},ERROR\n'.format(target_brand, target_brand_name)) 562 | 563 | # レイヤー検証ログに保存 564 | brands = nikkei225_s 565 | codes = [code for (code, name, _) in brands] 566 | layerLog = LayerLog('layer_logs', '{}_{}.csv'.format(layer1, layer2), codes) 567 | layerLog.add( 568 | target_brand, 569 | [-1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 570 | ) 571 | return 572 | 573 | print('[{}]{}'.format(target_brand, target_brand_name)) 574 | 575 | # 器械学習のネットワークを作成 576 | env = smarter_network(stocks, dataset, layer1, layer2) 577 | 578 | # 学習 579 | train_accuracy, money, trues, falses, actual_count, deal_logs, up_expectation_dates = train(load_sess, env, stocks[target_brand], target_brand) 580 | 581 | print('-- テスト --') 582 | # 各クラスの正解率 583 | rates = np.zeros(CLASS_COUNT, dtype=np.int64) 584 | # 各クラスの正解数 585 | counts = np.zeros(CLASS_COUNT, dtype=np.int64) 586 | for i in range(CLASS_COUNT): 587 | counts[i] = trues[i] + falses[i] 588 | if counts[i]: 589 | # 各クラスの正解率（予想数 / 正解数） 590 | rates[i] = int(float(trues[i]) / float(counts[i]) * 100) 591 | print('下げ正解率 : {}% 予想{}回'.format(rates[CLASS_DOWN], counts[CLASS_DOWN])) 592 | print('変化なし正解率: {}% 予想{}回'.format(rates[CLASS_NEUTRAL], counts[CLASS_NEUTRAL])) 593 | print('上げ正解率 : {}% 予想{}回'.format(rates[CLASS_UP], counts[CLASS_UP])) 594 | print('上げ予測日 : {}'.format(up_expectation_dates)) 595 | 596 | print('-- 売買シミュレーション --') 597 | print('売買シミュレーション結果 {:,d}円'.format(money)) 598 | 599 | # 結果をファイル保存 600 | if result_file: 601 | with open(result_file, 'a') as f: 602 | f.write('{},{},{},{},{},{},{},{},{}\n'.format( 603 | target_brand, 604 | target_brand_name, 605 | money, 606 | trues[CLASS_DOWN], falses[CLASS_DOWN], 607 | trues[CLASS_NEUTRAL], falses[CLASS_NEUTRAL], 608 | trues[CLASS_UP], falses[CLASS_UP])) 609 | else: 610 | print( 611 | target_brand, 612 | target_brand_name, 613 | money, 614 | trues[CLASS_DOWN], falses[CLASS_DOWN], 615 | trues[CLASS_NEUTRAL], falses[CLASS_NEUTRAL], 616 | trues[CLASS_UP], falses[CLASS_UP]) 617 | 618 | # 売買履歴をファイルに保存 619 | save_deal_logs(target_brand, deal_logs) 620 | 621 | # レイヤー検証ログに保存 622 | brands = nikkei225_s 623 | codes = [code for (code, name, _) in brands] 624 | layerLog = LayerLog('layer_logs', '{}_{}.csv'.format(layer1, layer2), codes) 625 | layerLog.add( 626 | target_brand, 627 | [ 628 | train_accuracy, 629 | money, 630 | trues[CLASS_DOWN], falses[CLASS_DOWN], 631 | trues[CLASS_NEUTRAL], falses[CLASS_NEUTRAL], 632 | trues[CLASS_UP], falses[CLASS_UP] 633 | ] 634 | ) 635 | 636 | # 購入予想日を保存する 637 | save_up_expectation_dates(target_brand, up_expectation_dates) 638 | 639 | 640 | if __name__ == '__main__': 641 | parser = argparse.ArgumentParser() 642 | parser.add_argument('target_brand') 643 | parser.add_argument('--load_sess', type=int, default=0) 644 | parser.add_argument('--layer1', type=int, default=512) 645 | parser.add_argument('--layer2', type=int, default=512) 646 | args = parser.parse_args() 647 | 648 | stocks = { 649 | # 株価指標 650 | 'DOW': Stock(YahooCom, '^DJI', 1), 651 | 'FTSE': Stock(YahooCom, '^FTSE', 1), 652 | 'GDAXI': Stock(YahooCom, '^GDAXI', 1), 653 | 'HSI': Stock(YahooCom, '^HSI', 1), 654 | 'N225': Stock(YahooCom, '^N225', 1), 655 | 'NASDAQ': Stock(YahooCom, '^IXIC', 1), 656 | 'SP500': Stock(YahooCom, '^GSPC', 1), 657 | #'SSEC': Stock(YahooCom, '000001.SS', 1), 658 | # 対象の銘柄 659 | args.target_brand: Stock(YahooJp, args.target_brand, 1) 660 | } 661 | print('REMOVE_NEWEST_DAYS {}'.format(REMOVE_NEWEST_DAYS)) 662 | main(stocks, args.target_brand, args.layer1, args.layer2, args.load_sess, result_file='results.csv') 663 | -------------------------------------------------------------------------------- /layer_log.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import os 3 | 4 | 5 | class LayerLog(object): 6 | col_count = 8 7 | save_max = 10 8 | all_col_count = col_count * save_max 9 | 10 | def __init__(self, dir_path, file_name, codes): 11 | self.dir_path = dir_path 12 | self.file_path = os.path.join(dir_path, file_name) 13 | self.codes = codes 14 | 15 | def is_full(self): 16 | logs = self.load_file() 17 | if len(logs) == len(self.codes): 18 | return True 19 | return False 20 | 21 | def is_code_full(self, code): 22 | logs = self.load_file() 23 | if code in logs and len(logs[code]) >= self.all_col_count: 24 | return True 25 | return False 26 | 27 | def add(self, code, datas): 28 | assert(len(datas) == self.col_count) 29 | datas = [str(data) for data in datas] 30 | logs = self.load_file() 31 | if code in logs: 32 | logs[code].extend(datas) 33 | else: 34 | logs[code] = datas 35 | self.save_file(logs) 36 | 37 | def load_file(self): 38 | logs = {} 39 | if os.path.exists(self.file_path): 40 | with open(self.file_path, 'r') as f: 41 | datas = [line.split(',') for line in f.read().split('\n')] 42 | for data in datas: 43 | if len(data) >= (1 + self.col_count): 44 | logs[data[0]] = data[1:] 45 | return logs 46 | 47 | def save_file(self, logs): 48 | if not os.path.exists(self.dir_path): 49 | os.mkdir(self.dir_path) 50 | with open(self.file_path, 'w') as f: 51 | data = '\n'.join([','.join([k] + v) for (k, v) in logs.items()]) 52 | f.write(data) 53 | print('saved') 54 | -------------------------------------------------------------------------------- /requirements.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | lxml==3.6.0 2 | numpy==1.11.0 3 | pandas==0.18.1 4 | protobuf==3.0.0b2 5 | python-dateutil==2.5.3 6 | pytz==2016.4 7 | six==1.10.0 8 | wheel==0.29.0 9 | wsgiref==0.1.2 10 | -------------------------------------------------------------------------------- /run_jp.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import os 3 | from brands import all_brands, nikkei225, nikkei225_s 4 | from layer_log import LayerLog 5 | 6 | 7 | brands = nikkei225 8 | #brands = nikkei225_s 9 | 10 | layer1 = 512 11 | layer2 = 512 12 | 13 | # ログファイル 14 | codes = [code for (code, name, _) in brands] 15 | layerLog = LayerLog('layer_logs', '{}_{}.csv'.format(layer1, layer2), codes) 16 | 17 | # 計算する 18 | for i, (code, name, _) in enumerate(brands): 19 | print '{} / {}: {} {}'.format(i + 1, len(codes), code, name) 20 | 21 | with open(os.path.join('data', 'YH_JP_{}.csv'.format(code)), 'r') as f: 22 | lines = f.read().split('\n') 23 | if len(lines) > 2000: 24 | while not layerLog.is_code_full(code): 25 | commena = 'python goognet.py {} --layer1={} --layer2={}'.format(code, layer1, layer2) 26 | os.system(commena) 27 | else: 28 | print 'データが少なすぎる' 29 | -------------------------------------------------------------------------------- /run_jp.sh: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | . ~/tensorflow-source-GPU-nikkei225/bin/activate 2 | cd ~/kabuai-225/ 3 | time python run_jp.py 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /run_myself.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | from download import YahooCom, YahooJp 3 | from goognet import Stock, main 4 | 5 | stocks = { 6 | 'DOW': Stock(YahooCom, '^DJI', 1), 7 | 'FTSE': Stock(YahooCom, '^FTSE', 1), 8 | 'GDAXI': Stock(YahooCom, '^GDAXI', 1), 9 | 'HSI': Stock(YahooCom, '^HSI', 1), 10 | 'N225': Stock(YahooCom, '^N225', 1), 11 | 'NASDAQ': Stock(YahooCom, '^IXIC', 1), 12 | 'SP500': Stock(YahooCom, '^GSPC', 1), 13 | 'SSEC': Stock(YahooCom, '000001.SS', 1), 14 | '2170': Stock(YahooJp, '2170', 1), 15 | } 16 | 17 | main(stocks, '2170') 18 | -------------------------------------------------------------------------------- /run_myself2.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import os 3 | from download import YahooCom, YahooJp 4 | from goognet import Stock, main 5 | 6 | stocks = { 7 | '2432': Stock(YahooJp, '2432', 1), # ディーエヌエ 8 | '3632': Stock(YahooJp, '3632', 1), # グリー 9 | '3635': Stock(YahooJp, '3635', 1), # コーテクＨＤ 10 | '3639': Stock(YahooJp, '3639', 1), # ボルテージ 11 | '3656': Stock(YahooJp, '3656', 1), # ＫＬａｂ 12 | '3659': Stock(YahooJp, '3659', 1), # ネクソン 13 | '3662': Stock(YahooJp, '3662', 1), # エイチーム 14 | '3667': Stock(YahooJp, '3667', 1), # ｅｎｉｓｈ 15 | '3672': Stock(YahooJp, '3672', 1), # オルトＰ 16 | '3765': Stock(YahooJp, '3765', 1), # ガンホー 17 | '3770': Stock(YahooJp, '3770', 1), # ザッパラス 18 | '3903': Stock(YahooJp, '3903', 1), # ｇｕｍｉ 19 | '4751': Stock(YahooJp, '4751', 1), # サイバー 20 | '6460': Stock(YahooJp, '6460', 1), # セガサミー 21 | '7832': Stock(YahooJp, '7832', 1), # バンナムＨＤ 22 | '7844': Stock(YahooJp, '7844', 1), # マーベラス 23 | '9684': Stock(YahooJp, '9684', 1), # スクエニＨＤ 24 | '9697': Stock(YahooJp, '9697', 1), # カプコン 25 | '9766': Stock(YahooJp, '9766', 1), # コナミＨＤ 26 | } 27 | 28 | # ボルテージの株取引シミュレーション 29 | main(stocks, '3639') 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /run_nikkei225.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- coding: utf-8 -*- 2 | import os 3 | from nikkei225 import nikkei225 4 | 5 | 6 | with open('results.csv', 'w') as f: 7 | f.write('Code,Name,Accuracy\n') 8 | 9 | for (target_brand_code, target_brand_name, _) in nikkei225: 10 | os.system('python goognet.py {}'.format(target_brand_code)) 11 | #os.system('python goognet.py SP500') 12 | #raise 13 | --------------------------------------------------------------------------------