西陣に住むデータ分析屋のブログ

時系列予測システムProphet新機能、外部説明変数を使った時系列予測

時系列予測システムProphet新機能、外部説明変数を使った時系列予測

2017-9-13にProphetがv0.2へアップグレードされたときに機能がいくつも追加されました。 その追加の中で使えそうな機能の一つとして 『外部説明変数(additional regressor)を追加できるよう続きを読む時系列予測システムProphet新機能、外部説明変数を使った時系列予測[…]

時系列予測Prophetを使って年末の日銀のETF保有額を予測する

時系列予測Prophetを使って年末の日銀のETF保有額を予測する

昨年から日経平均株価はうなぎのぼりで失われた20年を取り戻したとか言われています。 この価格上昇の一部は日銀による株の買い支えのおかげであるということを投資家は当然分かっていることかと思います。 しかし、昨今の世界的な株続きを読む時系列予測Prophetを使って年末の日銀のETF保有額を予測する[…]

時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測した結果ボロ儲けできた件

時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測した結果ボロ儲けできた件

過去の記事時系列予測Prophetを使って2017年の株価を予測するにおいてfacebookの時系列予測機械Prophetを使って日経平均株価の予測を行いました。2017年5月28日の記事です。 大納会が終わり今年の株価続きを読む時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測した結果ボロ儲けできた件[…]

時系列予測システムProphetを使った日経平均株価の予測能力を評価する

時系列予測システムProphetを使った日経平均株価の予測能力を評価する

以前の記事においてProphetを使ってWikipediaのアクセス数や日経平均株価の予測を行いました。 それらの記事では、モデルが実データに追従できていることを確認し、そのモデルから予測結果を導きました。 しかし予測す続きを読む時系列予測システムProphetを使った日経平均株価の予測能力を評価する[…]

時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測する

時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測する

時系列予測ツールProphetの応用例として日経平均株価を予測してみましょう。 いきなりカネ儲けの話で恐縮ですが、だって誰もが『予測』という単語から一番初めに連想する数字でしょう? 元データは株価データサイトから取ってき続きを読む時系列予測システムProphetを使って2017年の株価を予測する[…]

時系列予測ツールProphetによる祝日効果分析

時系列予測ツールProphetによる祝日効果分析

時系列分析を行うとき、祝日を考慮すること無く精度の高い予測を行うことは不可能です。 なぜなら祝日と平日とでは人々の行動は決定的に異なるからです。 たとえばテーマパークの入場者数を予測したいとき、同じ水曜日だからといって平続きを読む時系列予測ツールProphetによる祝日効果分析[…]

時系列予測システムProphetによる周期性分析

時系列予測システムProphetによる周期性分析

現実の多くの時系列データは周期性を持ちます。 日次データは7日の周期性を持つことが多いでしょう。 毎週日曜日は会社や学校が休みだから家にいるとか、月曜日はプロ野球の試合が無いからゆっくり残業するだとか、人々の行動パターン続きを読む時系列予測システムProphetによる周期性分析[…]

時系列予測ツールProphetによるトレンド分析(変化点)

時系列予測ツールProphetによるトレンド分析(変化点)

トレンドとは時系列データのベースラインのことであり、それは直線や放物線のような単純なモデルでフォローできないことが多いです。 このためProphetではトレンドの変化点という考え方を採用することによって自由度の高いトレン続きを読む時系列予測ツールProphetによるトレンド分析(変化点)[…]

Prophetトレンド分析(非線形成長モデル)

Prophetトレンド分析(非線形成長モデル)

前回の記事ではProphetが時系列データのトレンドを折れ線モデルで表現できることを紹介しました。 しかし現実の問題の中には折れ線モデルでは表現できないトレンドを持つ場合があります。 代表的なものは人口の変動であり、これ続きを読むProphetトレンド分析(非線形成長モデル)[…]