新加坡汽柴油指标
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750f0ce22c
@ -20,7 +20,9 @@ edbbusinessurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/business/data/del'
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edbcodelist = ['CO1 Comdty', 'ovx index', 'C2404194834', 'C2404199738', 'dxy curncy', 'C2403128043', 'C2403150124',
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'DOESCRUD Index', 'WTRBM1 EEGC Index', 'FVHCM1 INDEX', 'doedtprd index', 'CFFDQMMN INDEX',
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'C2403083739', 'C2404167878', 'C2403250571', 'lmcads03 lme comdty', 'GC1 COMB Comdty',
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'C2404171822','C2404167855']
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'C2404171822','C2404167855',
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'W000825','W000826','G.IPE', # 美国汽柴油
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'S5131019','ID00135604','FSGAM1 Index','S5120408','ID00136724'] # 新加坡汽柴油
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# 临时写死用指定的列,与上面的edbcode对应,后面更改
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edbnamelist = [
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@ -29,7 +31,9 @@ edbnamelist = [
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'DFL','美国汽油裂解价差','ovx index','dxy curncy','lmcads03 lme comdty',
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'C2403128043','C2403150124','FVHCM1 INDEX','doedtprd index','CFFDQMMN INDEX',
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||||
'C2403083739','C2404167878',
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'GC1 COMB Comdty','C2404167855'
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'GC1 COMB Comdty','C2404167855',
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'A汽油价格','W000826','ICE柴油价格',
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'新加坡(含硫0.05%) 柴油现货价','柴油:10ppm:国际市场:FOB中间价:新加坡(日)','Bloomberg Commodity Fair Value Singapore Mogas 92 Swap Month 1','97#汽油FOB新加坡现货价','无铅汽油:97#:国际市场:FOB中间价:新加坡(日)'
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]
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@ -192,17 +196,17 @@ warning_data = {
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### 开关
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is_train = True # 是否训练
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is_debug = False # 是否调试
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is_eta = False # 是否使用eta接口
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is_eta = True # 是否使用eta接口
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is_timefurture = True # 是否使用时间特征
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is_fivemodels = False # 是否使用之前保存的最佳的5个模型
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is_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的
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is_edbcode = True # 特征使用edbcoding列表中的
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is_edbnamelist = False # 自定义特征,对应上面的edbnamelist
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is_update_eta = False # 预测结果上传到eta
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is_update_report = False # 是否上传报告
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is_update_warning_data = False # 是否上传预警数据
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# 数据截取日期
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start_year = 2017 # 数据开始年份
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start_year = 2013 # 数据开始年份
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end_time = '' # 数据截取日期
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freq = 'M' # 时间频率,"D": 天 "W": 周"M": 月"Q": 季度"A": 年 "H": 小时 "T": 分钟 "S": 秒 "B": 工作日
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delweekenday = True if freq == 'B' else False # 是否删除周末数据
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@ -211,7 +211,7 @@ upload_data = {
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### 开关
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is_train = True # 是否训练
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is_debug = False # 是否调试
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is_eta = False # 是否使用eta接口
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||||
is_eta = True # 是否使用eta接口
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||||
is_timefurture = True # 是否使用时间特征
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||||
is_fivemodels = False # 是否使用之前保存的最佳的5个模型
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||||
is_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的
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@ -109,25 +109,25 @@ def predict_main():
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row,col = df.shape
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now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')
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# ex_Model(df,
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# horizon=horizon,
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||||
# input_size=input_size,
|
||||
# train_steps=train_steps,
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||||
# val_check_steps=val_check_steps,
|
||||
# early_stop_patience_steps=early_stop_patience_steps,
|
||||
# is_debug=is_debug,
|
||||
# dataset=dataset,
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||||
# is_train=is_train,
|
||||
# is_fivemodels=is_fivemodels,
|
||||
# val_size=val_size,
|
||||
# test_size=test_size,
|
||||
# settings=settings,
|
||||
# now=now,
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||||
# etadata = etadata,
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||||
# modelsindex = modelsindex,
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||||
# data = data,
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||||
# is_eta=is_eta,
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# )
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||||
ex_Model(df,
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||||
horizon=horizon,
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||||
input_size=input_size,
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||||
train_steps=train_steps,
|
||||
val_check_steps=val_check_steps,
|
||||
early_stop_patience_steps=early_stop_patience_steps,
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||||
is_debug=is_debug,
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||||
dataset=dataset,
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||||
is_train=is_train,
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||||
is_fivemodels=is_fivemodels,
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||||
val_size=val_size,
|
||||
test_size=test_size,
|
||||
settings=settings,
|
||||
now=now,
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||||
etadata = etadata,
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||||
modelsindex = modelsindex,
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||||
data = data,
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||||
is_eta=is_eta,
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||||
)
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logger.info('模型训练完成')
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@ -169,7 +169,7 @@ def predict_main():
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file=max(glob.glob(os.path.join(dataset,'*.pdf')), key=os.path.getctime),
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ssl=ssl,
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)
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# m.send_mail()
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m.send_mail()
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if __name__ == '__main__':
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