超級簡略的單股買賣模擬器 :: 測試action預測結果

11th鐵人賽

預計撐兩天XD

2019-09-26 09:39:04

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零、引言

在之前我在「超級簡略的單股買賣模擬器」中實現了一個非常簡單的股票買賣模擬器，今天我們要重起爐灶，讓這東西來評斷我們的預測結果好不好XD

有時真是佩服自己的機智哼哼哼 :)

當時實現的內容就是我將一筆一筆的action和「當下的price」輸入進去，這個env每次的action都會更新它的「資產(assets)」，那麼我們今天就來把預測結果和真實的price依照順序丟進去，不就可以了嗎?

再次佩服我的機智 (其實從一開始就計畫了XD

一、當沖簡單測試

當沖就是只做當天買賣的意思，我們對我們的環境初始設一個「現有的資產」讓他自己投資看看

我真的等不及想看看結果了

好的，首先測試一天

程式碼(不會放到github)

from tools import stockEvn_single as single_env

env = single_env()

test_sc = MinMaxScaler()
test_sc.updatePatameter(sc_parameter)


def predict_once(index):
    info = env.getInfo()
    result = [info['assets']]
    stock_value = [info['stock value']]
    test_x, test_y, sc_parameter = create_dataset(path=paths[index], input_days=input_days, output_days=output_days)
    test_x[np.isnan(test_x)] = 0
    model_pred = model.predict(test_x)
    pred = np.argmax(model_pred, axis=-1)
    test_real = test_x[:, -1, 0]
    test_real = test_sc.getInverseData(test_real)
    output_action = pred
    for i, action in enumerate(output_action):
        env.doAction(test_real[i], action, model_pred[i, action])
        info = env.getInfo()
        result.append(info['assets'])
        stock_value.append(info['stock value'])
    env.doAction(test_real[-1], 0, 1)
    return result, stock_value
    
assets, stock_value = predict_once(1700)

# Visualising the results
plt.plot(assets, color = 'blue', label = 'assets')
# plt.plot(stock_value, color = 'red', label = 'stock value')
# plt.plot(output_prices, color = 'blue', label = 'Predicted Google Stock Price')
plt.title('Prediction')
plt.xlabel('Time(moment)')
plt.ylabel('Real')
plt.legend()
plt.show()