models/nerulforcastmodels.py

@@ -550,16 +550,13 @@ def brent_export_pdf(num_indicators=475,num_models=21, num_dayindicator=202,inpu
 
     ### 预测结果
     content.append(Graphs.draw_little_title('一、预测结果：'))
-    # 添加历史走势及预测价格的走势图片
+    # 添加图片
+    # 找出后缀是历史价格-预测值.png的图片
+    # import glob
+    # imgs = glob.glob(os.path.join(dataset,'*历史价格-预测值.png'))
+    # for img in imgs:
+    #     content.append(Graphs.draw_img(img))
     content.append(Graphs.draw_img(os.path.join(dataset,'历史价格-预测值.png')))
-    content.append(Graphs.draw_text('图示说明：'))
-    content.append(Graphs.draw_text('1. 确定波动率置信区间：统计近60个交易日的真实价格波动率，找出在 10% ，90% 的分位值作为波动率置信区间;'))
-    content.append(Graphs.draw_text('2. 确定通道上界：在所有模型的预测结果中 <= 前一天真实价格 乘以 90%置信'))
-    content.append(Graphs.draw_text('3. 确定通道下界：在所有模型的预测结果中 >= 前一天真实价格 乘以 10%置信'))
-    content.append(Graphs.draw_text('4. 预测结果没有真实值作为参考依据，通道上界取近20个交易日内预测在上界值的模型对应的预测值，通道下界同理；'))
-    content.append(Graphs.draw_text('5. 预测结果选用近20个交易日内，最多接近真实值的模型的预测值对应的预测结果；'))
-    content.append(Graphs.draw_text('6. 预测结果在通道外的，代表最接近真实值的预测结果不在置信波动范围内。'))
-
 
     # 取df中y列为空的行
     import pandas as pd