Beispiel #1
0
        private void btnOK_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (tbxCsvFilePath.Text == "" || cmbPreprocess.SelectedIndex < 0 || tbxNumInputNode.Text == "" || tbxTrainingRatio.Text == "")
            {
                MessageBox.Show("Error: You must fill all required inputs!", "Error", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
                return;
            }
            //1. Đọc dữ liệu từ file .csv vào mảng và tiền xử lý
            StockRecordBUS stockRecordBUS = new StockRecordBUS();
            StockRecordDTO stockRecordDTO = stockRecordBUS.LoadData(tbxCsvFilePath.Text);
            double[] dblSource = new double[stockRecordDTO.Entries.Count];
            int i = 0;
            foreach (EntryDTO entryDTO in stockRecordDTO.Entries)
            {
                dblSource[i] = entryDTO.ClosePrice;
                i++;
            }
            PreprocessBUS preprocessBUS = new PreprocessBUS();
            #region Phần riêng
            if (rdPricePrediction.Checked)//Dự đoán giá
            {
                if (rdSVR.Checked)//Mô hình SVR
                {
                    if (cmbPreprocess.SelectedItem.ToString() == "ScaleByMinMax")
                    {
                        preprocessBUS.FindMinMax(dblSource);
                        dblSource = preprocessBUS.PreprocessByMinMax(dblSource);
                    }
                }
                else//Mô hình ANN
                {
                    if (cmbPreprocess.SelectedItem.ToString() == "ScaleByMinMax")
                    {
                        preprocessBUS.FindMinMax(dblSource);
                        dblSource = preprocessBUS.PreprocessByMinMax(dblSource);
                    }
                }
            }
            else//Dự đoán xu hướng
            {
                if (rdSVR.Checked)//Mô hình SVR
                {
                    if (cmbPreprocess.SelectedItem.ToString() == "Return[-1,1]")
                    {
                        dblSource = preprocessBUS.Scale_SVR_Return(stockRecordDTO.Entries.Count, dblSource, 1, 1);
                    }
                }
                else//Mô hình ANN
                {
                    if (cmbPreprocess.SelectedItem.ToString() == "Return[-1,1]")
                    {
                        dblSource = preprocessBUS.Scale_SVR_Return(stockRecordDTO.Entries.Count, dblSource, 1, 1);
                    }
                }
            }
            #endregion

            //2. Chuyển sang định dạng của LibSVM (dựa vào số node đầu vào)
            ConverterBUS converter = new ConverterBUS();
            int iPos = tbxCsvFilePath.Text.LastIndexOf('\\');
            string strFolderPath = tbxCsvFilePath.Text.Remove(iPos+1);
            string strTotalFile = strFolderPath + stockRecordDTO.ID + ".txt";
            int iNumInputNode = Convert.ToInt32(tbxNumInputNode.Text);
            int numDaysPredicted = 1;
            int iNumLine = 0;

            if (cmbPreprocess.SelectedItem.ToString() == "Return[-1,1]")
            {
                if (int.TryParse(tbxNumDaysPredicted.Text,out numDaysPredicted))
                {
                    converter.ConvertForTrend(int.Parse(tbxNumDaysPredicted.Text), iNumInputNode, dblSource, strTotalFile, out iNumLine, 2, false);
                }
                else
                {
                    MessageBox.Show("Please enter a number");
                    return;
                }
            }
            else
            {
                if(ckbImproveDirection.Checked)
                {
                    double dblTrainPercent = Convert.ToDouble(tbxTrainingRatio.Text);
                    converter.ConvertWImprovedDirection(iNumInputNode, dblSource, strTotalFile, dblTrainPercent, out iNumLine);
                }
                else
                {
                    converter.Convert(iNumInputNode, dblSource, strTotalFile, out iNumLine);
                }
            }
            //3. Từ file chứa toàn bộ dữ liệu ta phân phối vào 2 file train và test (dựa vào tỉ lệ bộ train)
            string strTrainFile = strFolderPath + stockRecordDTO.ID + "_" + numDaysPredicted + "_train.txt";
            string strTestFile = strFolderPath + stockRecordDTO.ID + "_" + numDaysPredicted + "_test.txt";
            StreamReader reader = new StreamReader(strTotalFile);
            StreamWriter trainWriter = new StreamWriter(strTrainFile);
            StreamWriter testWriter = new StreamWriter(strTestFile);

            //Ghi phương thức xử lý vào dòng đầu tiên của file test
            //Mục đích là để ta có thể chuyển về dữ liệu nguyên thủy
            testWriter.WriteLine(cmbPreprocess.SelectedItem.ToString() + " " + preprocessBUS.Min.ToString() + " " + preprocessBUS.Max.ToString());

            double dblTrainingSetRatio = Convert.ToDouble(tbxTrainingRatio.Text);
            //int iBound = numDaysPredicted > iNumInputNode ? 2 * numDaysPredicted : numDaysPredicted + iNumInputNode;
            //int iNumLine = dblSource.Length - iBound + 1;
            int iDivideLine = (int)(dblTrainingSetRatio * iNumLine/100);
            for (i = 0; i < iDivideLine; i++)
            {
                string strLine = reader.ReadLine();
                trainWriter.WriteLine(strLine);
            }
            for (; i < iNumLine; i++)
            {
                string strLine = reader.ReadLine();
                testWriter.WriteLine(strLine);
            }

            testWriter.Close();
            trainWriter.Close();
            reader.Close();

            MessageBox.Show("Finish!");
        }
Beispiel #2
0
        private void btnPredict_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            //Ma trận với dòng thứ 1 chứa các giá trị thực và dòng thứ 2 chứa các giá trị dự đoán.
            double[][] dblActual_Forecast = new double[2][];
            dblActual_Forecast[0] = null;
            dblActual_Forecast[1] = null;

            #region Price
            #region Ghi File Test
            //Dùng tạm số node input = 5, sau này bổ sung hàm đọc file số node input
            int numInputNode = 5;

            //Tìm ngày cần dự đoán
            DateTime inputDay = dtpInputDay.Value;
            DateTime Today = ((EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[_stockRecordDTO.Entries.Count - 1]).Date;
            int i;
            for (i = 0; i < _stockRecordDTO.Entries.Count - numInputNode; i++)
            {
                EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[i + numInputNode];
                if (inputDay.Subtract(curEntry.Date).Days <= 0 && inputDay.Subtract(Today).Days <= 0)
                {
                    break;
                }
            }

            //Ghi bộ input đầu vào cho ngày dự đoán
            double[] dblSource = new double[numInputNode + 1];
            if (i < _stockRecordDTO.Entries.Count - numInputNode)
            {
                //1. Đọc dữ liệu vào mảng
                double[] dblTemp = new double[_stockRecordDTO.Entries.Count];
                for (int j = 0; j < _stockRecordDTO.Entries.Count; j++)
                {
                    EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[j];
                    dblTemp[j] = curEntry.ClosePrice;
                }

                for (int j = 0; j < numInputNode; j++)
                {
                    EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[i + j];
                    dblSource[j] = curEntry.ClosePrice;
                }

                PreprocessBUS preprocessBUS = new PreprocessBUS();
                preprocessBUS.FindMinMax(dblTemp);
                dblSource = preprocessBUS.PreprocessByMinMax(dblSource);

                //2. Tạo file test. File test này chỉ có 2 dòng:
                //+Dòng 1: Chứa thông tin tiền xử lý
                //+Dòng 2: Giống như 1 dòng của file training, nhưng giá trị đích không biết (để bằng 0)
                StreamWriter writer = new StreamWriter(@"TestPrice.txt");
                writer.WriteLine("ScaleByMinMax " + preprocessBUS.Min.ToString() + " " + preprocessBUS.Max.ToString());

                string strLine = "0 ";
                for (int j = 0; j < numInputNode; j++)
                {
                    strLine += (j + 1).ToString() + ":" + dblSource[j].ToString() + " ";
                }
                writer.WriteLine(strLine);

                writer.Close();
            }
            else
            {
                MessageBox.Show("Error: Invalid input!");
            }
            #endregion
            #region Dự đoán ANN
            ANNModelBUS.AnnModelFile = @"AppModel\ANNPrice\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_1_model.txt";

            ANNParameterBUS.LoadParameter();

            ANNPredictBUS annPredict = new ANNPredictBUS();
            annPredict.LoadDataSet(@"TestPrice.txt");
            dblActual_Forecast = annPredict.MainProcess();
            pricePredict = dblActual_Forecast[1][0];
            tbxANNPrice.Text = Math.Round(dblActual_Forecast[1][0], 2).ToString();
            #endregion
            string[] strArgs = new string[3];
            strArgs[0] = @"TestPrice.txt";
            strArgs[1] = @"AppModel\SVRPrice\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_1_model.txt";
            strArgs[2] = "price_predicted.txt";
            dblActual_Forecast = svm_predict.MainProcess(strArgs);
            tbxSVMPrice.Text = Math.Round(dblActual_Forecast[1][0], 2).ToString();
            #endregion
            #region Trend
            //Dùng tạm số node input = 5, sau này bổ sung hàm đọc file số node input
            numInputNode = 5;

            //Tìm ngày cần dự đoán
            inputDay = dtpInputDay.Value;
            Today = ((EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[_stockRecordDTO.Entries.Count - 1]).Date;
            for (i = 0; i < _stockRecordDTO.Entries.Count; i++)
            {
                EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[i];
                if (inputDay.Subtract(curEntry.Date).Days <= 0 && inputDay.Subtract(Today).Days <= 0)
                {
                    break;
                }
            }
            int numDaysPredicted = 1;
            if (!int.TryParse(tbxNumDayTrendPredict.Text, out numDaysPredicted))
            {
                MessageBox.Show("Please enter a number");
                return;
            }

            //Ghi bộ input đầu vào cho ngày dự đoán
            dblSource = new double[numInputNode * numDaysPredicted + numDaysPredicted + 1];
            if (i < _stockRecordDTO.Entries.Count && i > numInputNode * numDaysPredicted)
            {
                for (int k = 0; k < dblSource.Length; k++)
                {
                    dblSource[k] = 0;
                }
                //1. Đọc dữ liệu vào mảng
                for (int j = 0; j < numInputNode * numDaysPredicted; j++)
                {
                    EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[i - j];
                    dblSource[j] = curEntry.ClosePrice;
                }
                for (int k = 0; k < dblSource.Length; k++)
                {
                    if (dblSource[k] == 0)
                    {
                        dblSource[k] = dblSource[0];
                    }
                }
                PreprocessBUS preprocessBUS = new PreprocessBUS();
                dblSource = preprocessBUS.Scale_SVR_Return(dblSource.Length, dblSource, 1, 1);

                //2. Chuyển sang định dạng của LibSVM (dựa vào số node đầu vào)
                ConverterBUS converter = new ConverterBUS();

                int iNumLine = 0;

                converter.ConvertForTrend(numDaysPredicted, numInputNode, dblSource, "TestTrend.txt", out iNumLine, 2, true);

                #region Dự đoán ANN

                if (numDaysPredicted >= 1 && numDaysPredicted < 5)
                {
                    ANNModelBUS.AnnModelFile = @"AppModel\ANNTrend\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_1_model.txt";
                    strArgs[1] = @"AppModel\SVRTrend\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_1_model.txt";
                }
                else if (numDaysPredicted >= 5 && numDaysPredicted < 10)
                {
                    ANNModelBUS.AnnModelFile = @"AppModel\ANNTrend\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_5_model.txt";
                    strArgs[1] = @"AppModel\SVRTrend\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_5_model.txt";
                }
                else if (numDaysPredicted >= 10 && numDaysPredicted < 30)
                {
                    ANNModelBUS.AnnModelFile = @"AppModel\ANNTrend\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_10_model.txt";
                    strArgs[1] = @"AppModel\SVRTrend\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_10_model.txt";
                }
                else
                {
                    ANNModelBUS.AnnModelFile = @"AppModel\ANNTrend\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_30_model.txt";
                    strArgs[1] = @"AppModel\SVRTrend\" + cmbStockID.SelectedItem.ToString() + "_30_model.txt";
                }

                ANNParameterBUS.LoadParameter();

                ANNPredictBUS annPredictTrend = new ANNPredictBUS();
                annPredictTrend.LoadDataSet(@"TestTrend.txt");
                dblActual_Forecast = annPredictTrend.MainProcessTrend();
                trendPredict = dblActual_Forecast[1][0];
                tbxANNTrend.Text = dblActual_Forecast[1][0] > 0 ? "Tăng" : "Giảm";

                strArgs[0] = @"TestTrend.txt";
                strArgs[2] = "trend_predicted.txt";
                dblActual_Forecast = svm_predict.MainProcess(strArgs);
                tbxSVMTrend.Text = dblActual_Forecast[1][0] > 0 ? "Tăng" : "Giảm";

                #endregion

            }
            else
            {
                MessageBox.Show("Error: Invalid input!");
            }

            #endregion
        }