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
}
private void btnTest_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (tbxTestFilePath.Text == "" || tbxModelFilePath.Text == "")
{
MessageBox.Show("Error: You must fill all required inputs!", "Error", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
return;
}
#region Phần chung
//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;
int iPos = tbxTestFilePath.Text.LastIndexOf('\\');
string strFolderPath = tbxTestFilePath.Text.Remove(iPos+1);
#endregion
#region Phần riêng
#region Dự đoán giá
if (rdPricePrediction.Checked)//Dự đoán giá
{
iPos = tbxTestFilePath.Text.LastIndexOf('_');
string strMutualPath = tbxTestFilePath.Text.Remove(iPos + 1);
string strPredictedFile = strMutualPath + "predict.txt";
#region SVR
if (rdSVR.Checked)//Mô hình SVR
{
string[] strArgs = new string[3];
strArgs[0] = tbxTestFilePath.Text;
strArgs[1] = tbxModelFilePath.Text;
strArgs[2] = strPredictedFile;
StreamReader reader = new StreamReader(tbxModelFilePath.Text);
string strLine = reader.ReadLine();
if (strLine == "Multiple") //Bag Pattern Search
{
StreamWriter measure = new StreamWriter(strMutualPath + "SingleModelMeasure.txt");
strLine = reader.ReadLine(); //Số mô hình
int iNumModel = Convert.ToInt32(strLine);
double[][][] dblActual_ForecastSeries = new double[iNumModel][][];
for (int i = 0; i < iNumModel; i++)
{
dblActual_ForecastSeries[i] = new double[2][];
dblActual_ForecastSeries[i][0] = null;
dblActual_ForecastSeries[i][1] = null;
strLine = reader.ReadLine(); //Đường dẫn đến file model
strArgs[1] = strLine;
dblActual_ForecastSeries[i] = svm_predict.MainProcess(strArgs);
MeasureBUS measureBUS = new MeasureBUS();
double dblMSE = measureBUS.MSE(dblActual_ForecastSeries[i][0], dblActual_ForecastSeries[i][1]);
double dblNMSE = measureBUS.NMSE(dblActual_ForecastSeries[i][0], dblActual_ForecastSeries[i][1]);
double dblDS = measureBUS.DS(dblActual_ForecastSeries[i][0], dblActual_ForecastSeries[i][1]);
measure.WriteLine((i + 1).ToString() + " " + dblMSE.ToString() + " " + dblNMSE.ToString() + " " + dblDS.ToString());
}
measure.Close();
//Để có kết quả sau cùng, ta sẽ lấy trung bình kết quả dự đoán của tất cả các mô hình lại
int iCounter = dblActual_ForecastSeries[0][0].Count();
dblActual_Forecast[0] = new double[iCounter];
dblActual_Forecast[1] = new double[iCounter];
for (int i = 0; i < iCounter; i++)
{
//Giá thực
dblActual_Forecast[0][i] = dblActual_ForecastSeries[0][0][i];
//Giá dự đoán
dblActual_Forecast[1][i] = 0;
for (int j = 0; j < iNumModel; j++)
{
dblActual_Forecast[1][i] += dblActual_ForecastSeries[j][1][i];
}
dblActual_Forecast[1][i] /= iNumModel;
}
//Ghi kết quả cuối cùng ra file
StreamWriter finalResult = new StreamWriter(strPredictedFile);
for (int i = 0; i < iCounter; i++)
{
finalResult.WriteLine(dblActual_Forecast[0][i].ToString() + " " + dblActual_Forecast[1][i].ToString());
}
finalResult.Close();
reader.Close();
}
else
{
reader.Close();
dblActual_Forecast = svm_predict.MainProcess(strArgs);
}
}
#endregion
#region ANN
else//Mô hình ANN
{
ANNModelBUS.AnnModelFile = tbxModelFilePath.Text;
ANNParameterBUS.LoadParameter();
ANNPredictBUS annPredict = new ANNPredictBUS();
annPredict.LoadDataSet(tbxTestFilePath.Text);
dblActual_Forecast = annPredict.MainProcess();
//dblActual_Forecast = annPredict.StepTrainingMethod();
annPredict.WritePredictPrice(strPredictedFile);
}
#endregion
}
#endregion
#region Dự đoán xu hướng
else//Dự đoán xu hướng
{
if (rdSVR.Checked)//Mô hình SVR
{
iPos = tbxTestFilePath.Text.LastIndexOf('_');
string strMutualPath = tbxTestFilePath.Text.Remove(iPos + 1);
string strPredictedFile = strMutualPath + "predict.txt";
string[] strArgs = new string[3];
strArgs[0] = tbxTestFilePath.Text;
strArgs[1] = tbxModelFilePath.Text;
strArgs[2] = strPredictedFile;
StreamReader reader = new StreamReader(tbxModelFilePath.Text);
string strLine = reader.ReadLine();
if (strLine == "Multiple") //Bag Pattern Search
{
StreamWriter measure = new StreamWriter(strMutualPath + "SingleModelMeasure.txt");
strLine = reader.ReadLine(); //Số mô hình
int iNumModel = Convert.ToInt32(strLine);
double[][][] dblActual_ForecastSeries = new double[iNumModel][][];
for (int i = 0; i < iNumModel; i++)
{
dblActual_ForecastSeries[i] = new double[2][];
dblActual_ForecastSeries[i][0] = null;
dblActual_ForecastSeries[i][1] = null;
strLine = reader.ReadLine(); //Đường dẫn đến file model
strArgs[1] = strLine;
dblActual_ForecastSeries[i] = svm_predict.MainProcess(strArgs);
MeasureBUS measureBUS = new MeasureBUS();
double dblNMSE = measureBUS.NMSE(dblActual_ForecastSeries[i][0], dblActual_ForecastSeries[i][1]);
measure.WriteLine((i + 1).ToString() + " " + dblNMSE.ToString());
}
measure.Close();
//Để có kết quả sau cùng, ta sẽ lấy trung bình kết quả dự đoán của tất cả các mô hình lại
int iCounter = dblActual_ForecastSeries[0][0].Count();
dblActual_Forecast[0] = new double[iCounter];
dblActual_Forecast[1] = new double[iCounter];
for (int i = 0; i < iCounter; i++)
{
//Giá thực
dblActual_Forecast[0][i] = dblActual_ForecastSeries[0][0][i];
//Giá dự đoán
dblActual_Forecast[1][i] = 0;
for (int j = 0; j < iNumModel; j++)
{
dblActual_Forecast[1][i] += dblActual_ForecastSeries[j][1][i];
}
dblActual_Forecast[1][i] /= iNumModel;
}
//Ghi kết quả cuối cùng ra file
StreamWriter finalResult = new StreamWriter(strPredictedFile);
for (int i = 0; i < iCounter; i++)
{
finalResult.WriteLine(dblActual_Forecast[0][i].ToString() + " " + dblActual_Forecast[1][i].ToString());
}
finalResult.Close();
reader.Close();
}
else
{
reader.Close();
dblActual_Forecast = svm_predict.MainProcess(strArgs);
}
}
else//Mô hình ANN
{
iPos = tbxTestFilePath.Text.LastIndexOf('_');
string strPredictedFile = tbxTestFilePath.Text.Remove(iPos + 1) + "predict.txt";
ANNModelBUS.AnnModelFile = tbxModelFilePath.Text;
ANNParameterBUS.LoadParameter();
ANNPredictBUS annPredict = new ANNPredictBUS();
annPredict.LoadDataSet(tbxTestFilePath.Text);
dblActual_Forecast = annPredict.MainProcessTrend();
annPredict.WritePredictPrice(strPredictedFile);
}
}
#endregion
#endregion
#region Phần chung
HandleMeasure(strFolderPath+"PerformanceMeasure.txt", dblActual_Forecast[0], dblActual_Forecast[1]);
MessageBox.Show("Finish!");
#endregion
}
//Giá trị trả về là giá dự đoán
public double TrainAndPredict(bool isSVR)
{
double[][] dblActual_Forecast = null;
#region Phần chung
//1. Lấy đoạn dữ liệu cần thiết
double[] dblData = PickNeededData();
//2. Tiền xử lý
PreprocessBUS preprocessBUS = new PreprocessBUS();
if (Preprocess == "ScaleByMinMax")
{
preprocessBUS.FindMinMax(dblData);
dblData = preprocessBUS.PreprocessByMinMax(dblData);
}
ConverterBUS converter = new ConverterBUS();
int iNumLine = 0;
if(ImprovedDirection)
{
converter.ConvertWImprovedDirection(NumInputNode, dblData, "Training.txt", 100, out iNumLine);
}
else
{
converter.Convert(NumInputNode, dblData, "Training.txt", out iNumLine);
}
//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("Test.txt");
if (Preprocess == "ScaleByMinMax")
{
writer.WriteLine("ScaleByMinMax " + preprocessBUS.Min.ToString() + " " + preprocessBUS.Max.ToString());
}
string strLine = "0 ";
for (int i = 0; i < NumInputNode; i++)
{
strLine = strLine + (i+1).ToString() + ":" + dblData[TrainingSize - NumInputNode + i].ToString() + " ";
}
writer.WriteLine(strLine);
writer.Close();
#endregion
#region Phần riêng
//3. Huấn luyện và dự đoán
#region SVR
if (isSVR == true) //SVR
{
string[] strArgs = new string[8];
strArgs[0] = "-g"; //gama. Trong hàm Gauss kernel: exp(-gamma*|u-v|^2)
strArgs[2] = "-c";
strArgs[4] = "-p"; //epsilon
strArgs[6] = "Training.txt";
strArgs[7] = "SVRModel.txt";
//Tìm bộ tham số (gama, c, epsilon)
svm_modelSelection modelSelection = new svm_modelSelection();
modelSelection.Log = false;
string[] strArgsModel = new string[4];
strArgsModel[0] = "-v";
strArgsModel[1] = NumFold;
strArgsModel[2] = "Training.txt";
strArgsModel[3] = "SVRModel.txt";
if (ModelSelection == "Grid search")
{
modelSelection.Run(strArgsModel, "", true, TrainingMeasure, CrossValidationType);
strArgs[1] = modelSelection.Y.ToString(); //gama
strArgs[3] = modelSelection.X.ToString(); //c
strArgs[5] = modelSelection.Z.ToString(); //epsilon
//Huấn luyện
svm_train.Main(strArgs);
//Dự đoán
strArgs = new string[3];
strArgs[0] = "Test.txt";
strArgs[1] = "SVRModel.txt";
strArgs[2] = "Prediction.txt";
dblActual_Forecast = svm_predict.MainProcess(strArgs);
}
else if(ModelSelection == "Pattern search")
{
const int iNumModel = 10;
for (int i = 0; i < iNumModel; i++)
{
modelSelection = new svm_modelSelection {Log = false};
strArgsModel[3] = "SVRModel" + i + 1 + ".txt";
modelSelection.Run(strArgsModel, "", false, TrainingMeasure, CrossValidationType);
strArgs[1] = (Math.Pow(2, modelSelection.Y)).ToString(); //gama
strArgs[3] = (Math.Pow(2, modelSelection.X)).ToString(); //c
strArgs[5] = (Math.Pow(2, modelSelection.Z)).ToString(); //epsilon
strArgs[7] = "SVRModel" + i + 1 + ".txt";
//Huấn luyện
svm_train.Main(strArgs);
}
//Dự đoán
double[][][] dblTemp = new double[iNumModel][][];
dblActual_Forecast = new double[2][];
dblActual_Forecast[0] = new double[]{0};
dblActual_Forecast[1] = new double[]{0};
for (int i = 0; i < iNumModel; i++)
{
strArgs = new string[3];
strArgs[0] = "Test.txt";
strArgs[1] = "SVRModel" + i + 1 + ".txt";
strArgs[2] = "Prediction.txt";
dblTemp[i] = svm_predict.MainProcess(strArgs);
dblActual_Forecast[1][0] += dblTemp[i][1][0];
}
dblActual_Forecast[1][0] /= iNumModel;
}
}
#endregion
#region ANN
else //ANN
{
//Huấn luyện
ANNParameterBUS.InputNode = NumInputNode;
ANNModelBUS.AnnModelFile = "ANNModel.txt";
ANNTrainBUS annTrain = new ANNTrainBUS();
annTrain.LoadDataSet("Training.txt");
annTrain.Main();
//Dự đoán
ANNParameterBUS.LoadParameter();
ANNPredictBUS annPredict = new ANNPredictBUS();
annPredict.LoadDataSet("Test.txt");
dblActual_Forecast = annPredict.MainProcess();
}
#endregion
#endregion
return dblActual_Forecast[1][0]; //Giá dự đoán
}
