PriceForecast/config_juxiting.py

307 lines
10 KiB
Python
Raw Blame History

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import logging
import os
import logging.handlers
import datetime
# eta 接口token
APPID = "XNLDvxZHHugj7wJ7"
SECRET = "iSeU4s6cKKBVbt94htVY1p0sqUMqb2xa"
# eta 接口url
sourcelisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/source/list'
classifylisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/classify/list?ClassifyType='
uniquecodedataurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/data?UniqueCode=4991c37becba464609b409909fe4d992&StartDate=2024-02-01'
classifyidlisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/list?ClassifyId='
edbcodedataurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/data?EdbCode='
edbdatapushurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/push'
edbdeleteurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/business/edb/del'
edbbusinessurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/business/data/del'
edbcodelist = ['ID01385938','lmcads03 lme comdty',
'GC1 COMB Comdty',
'C2404171822',
'dxy curncy',
'S5443199 ',
'S5479800',
'S5443108',
'H7358586',
'LC3FM1 INDEX',
'CNY REGN Curncy',
's0105897',
'M0067419',
'M0066351',
'S0266372',
'S0266438',
'S0266506']
# 临时写死用指定的列,与上面的edbcode对应后面更改
edbnamelist = [
'ds','y',
'LME铜价',
'黄金连1合约',
'Brent-WTI',
'美元指数',
'甲醇鲁南价格',
'甲醇太仓港口价格',
'山东丙烯主流价',
'丙烷(山东)',
'FEI丙烷 M1',
'在岸人民币汇率',
'南华工业品指数',
'PVC期货主力',
'PE期货收盘价',
'PP连续-1月',
'PP连续-5月',
'PP连续-9月',
]
edbcodenamedict = {
'ID01385938':'PP拉丝1102K市场价青州国家能源宁煤',
'lmcads03 lme comdty':'LME铜价',
'GC1 COMB Comdty':'黄金连1合约',
'C2404171822':'Brent-WTI',
'dxy curncy':'美元指数',
'S5443199 ':'甲醇鲁南价格',
'S5479800':'甲醇太仓港口价格',
'S5443108':'山东丙烯主流价',
'H7358586':'丙烷(山东)',
'LC3FM1 INDEX':'FEI丙烷 M1',
'CNY REGN Curncy':'在岸人民币汇率',
's0105897':'南华工业品指数',
'M0067419':'PVC期货主力',
'M0066351':'PE期货收盘价',
'S0266372':'PP连续-1月',
'S0266438':'PP连续-5月',
'S0266506':'PP连续-9月',
}
# eta自有数据指标编码
modelsindex = {
'NHITS': 'SELF0000001',
'Informer':'SELF0000057',
'LSTM':'SELF0000058',
'iTransformer':'SELF0000059',
'TSMixer':'SELF0000060',
'TSMixerx':'SELF0000061',
'PatchTST':'SELF0000062',
'RNN':'SELF0000063',
'GRU':'SELF0000064',
'TCN':'SELF0000065',
'BiTCN':'SELF0000066',
'DilatedRNN':'SELF0000067',
'MLP':'SELF0000068',
'DLinear':'SELF0000069',
'NLinear':'SELF0000070',
'TFT':'SELF0000071',
'FEDformer':'SELF0000072',
'StemGNN':'SELF0000073',
'MLPMultivariate':'SELF0000074',
'TiDE':'SELF0000075',
'DeepNPTS':'SELF0000076'
}
# eta 上传预测结果的请求体,后面发起请求的时候更改 model datalist 数据
data = {
"IndexCode": "",
"IndexName": "价格预测模型",
"Unit": "",
"Frequency": "日度",
"SourceName": f"价格预测",
"Remark": 'ddd',
"DataList": [
{
"Date": "2024-05-02",
"Value": 333444
}
]
}
# eta 分类
# level3才可以获取到数据所以需要人工把能源化工下所有的level3级都找到
# url = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/list?ClassifyId=1214'
#ParentId ":1160, 能源化工
# ClassifyId ":1214,原油 ,1161 PP
#ParentId ":1214,",就是原油下所有的数据。
ClassifyId = 1161
### 报告上传配置
# 变量定义--线上环境
login_pushreport_url = "http://10.200.32.39/jingbo-api/api/server/login"
upload_url = "http://10.200.32.39/jingbo-api/api/dw/dataValue/pushDataValueList"
login_data = {
"data": {
"account": "api_dev",
"password": "ZTEwYWRjMzk0OWJhNTlhYmJlNTZlMDU3ZjIwZjg4M2U=",
"tenantHashCode": "8a4577dbd919675758d57999a1e891fe",
"terminal": "API"
},
"funcModule": "API",
"funcOperation": "获取token"
}
upload_data = {
"funcModule":'研究报告信息',
"funcOperation":'上传原油价格预测报告',
"data":{
"ownerAccount":'27663', #报告所属用户账号 27663 - 刘小朋
"reportType":'OIL_PRICE_FORECAST', # 报告类型固定为OIL_PRICE_FORECAST
"fileName": '', #文件名称
"fileBase64": '' ,#文件内容base64
"categoryNo":'yyjgycbg', # 研究报告分类编码
"smartBusinessClassCode":'YCJGYCBG', #分析报告分类编码
"reportEmployeeCode":"E40482" ,# 报告人 E40482 - 管理员 0000027663 - 刘小朋
"reportDeptCode" :"002000621000", # 报告部门 - 002000621000 SH期货研究部
"productGroupCode":"RAW_MATERIAL" # 商品分类
}
}
# # 变量定义--测试环境
# login_pushreport_url = "http://192.168.100.53:8080/jingbo-dev/api/server/login"
# upload_url = "http://192.168.100.53:8080/jingbo-dev/api/analysis/reportInfo/researchUploadReportSave"
# # upload_url = "http://192.168.100.109:8080/jingbo/api/analysis/reportInfo/researchUploadReportSave" # zhaoqiwei
# login_data = {
# "data": {
# "account": "api_test",
# "password": "MmVmNzNlOWI0MmY0ZDdjZGUwNzE3ZjFiMDJiZDZjZWU=",
# "tenantHashCode": "8a4577dbd919675758d57999a1e891fe",
# "terminal": "API"
# },
# "funcModule": "API",
# "funcOperation": "获取token"
# }
# upload_data = {
# "funcModule":'研究报告信息',
# "funcOperation":'上传原油价格预测报告',
# "data":{
# "ownerAccount":'arui', #报告所属用户账号
# "reportType":'OIL_PRICE_FORECAST', # 报告类型固定为OIL_PRICE_FORECAST
# "fileName": '2000-40-5-50--100-原油指标数据.xlsx-Brent活跃合约--2024-09-06-15-01-29-预测报告.pdf', #文件名称
# "fileBase64": '' ,#文件内容base64
# "categoryNo":'yyjgycbg', # 研究报告分类编码
# "smartBusinessClassCode":'YCJGYCBG', #分析报告分类编码
# "reportEmployeeCode":"E40116", # 报告人
# "reportDeptCode" :"D0044" ,# 报告部门
# "productGroupCode":"RAW_MATERIAL" # 商品分类
# }
# }
### 线上开关
# is_train = True # 是否训练
# is_debug = False # 是否调试
# is_eta = True # 是否使用eta接口
# is_timefurture = True # 是否使用时间特征
# is_fivemodels = False # 是否使用之前保存的最佳的5个模型
# is_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的
# is_edbnamelist = False # 自定义特征对应上面的edbnamelist
# is_update_report = True # 是否上传报告
### 开关
is_train = True # 是否训练
is_debug = False # 是否调试
is_eta = False # 是否使用eta接口
is_timefurture = True # 是否使用时间特征
is_fivemodels = False # 是否使用之前保存的最佳的5个模型
is_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的
is_edbnamelist = False # 自定义特征对应上面的edbnamelist
is_update_eta = False # 预测结果上传到eta
is_update_report = False # 是否上传报告
# 数据截取日期
end_time = '' # 数据截取日期
freq = 'B' # 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
delweekenday = True
is_corr = False # 特征是否参与滞后领先提升相关系数
add_kdj = False # 是否添加kdj指标
if add_kdj and is_edbnamelist:
edbnamelist = edbnamelist+['K','D','J']
### 模型参数
# y = 'PP拉丝1102K市场价青州国家能源宁煤' # 原油指标数据的目标变量
y = 'AVG-金能大唐久泰青州' # 原油指标数据的目标变量
avg_cols = [
'PP拉丝1102K出厂价青州国家能源宁煤',
'PP拉丝L5E89出厂价华北第二区域内蒙古久泰新材料',
'PP拉丝L5E89出厂价河北、鲁北大唐内蒙多伦',
'PP拉丝HP550J市场价青岛金能化学'
]
offsite = 80
offsite_col = ['PP拉丝HP550J市场价青岛金能化学']
horizon =5 # 预测的步长
input_size = 40 # 输入序列长度
train_steps = 50 if is_debug else 1000 # 训练步数,用来限定epoch次数
val_check_steps = 30 # 评估频率
early_stop_patience_steps = 5 # 早停的耐心步数
# --- 交叉验证用的参数
test_size = 200 # 测试集大小定义100后面使用的时候重新赋值
val_size = test_size # 验证集大小,同测试集大小
### 特征筛选用到的参数
k = 100 # 特征筛选数量如果是0或者值比特征数量大代表全部特征
# 绘图预测图上下边界使用的阈值,可以根据实际情况调整
rote = 0.04
### 文件
data_set = 'PP指标数据.xlsx' # 数据集文件
# data_set = 'INE_OIL(1).csv'
### 文件夹
dataset = 'juxitingdataset' # 数据集文件夹
# 数据库名称
db_name = os.path.join(dataset,'jbsh_juxiting.db')
settings = f'{input_size}-{horizon}-{train_steps}--{k}-{data_set}-{y}'
# 获取日期时间
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') # 获取当前日期时间
reportname = f'PP--{now}-预测报告.pdf' # 报告文件名
reportname = reportname.replace(':', '-') # 替换冒号
### 邮件配置
username='1321340118@qq.com'
passwd='wgczgyhtyyyyjghi'
# recv=['liurui_test@163.com','52585119@qq.com']
recv=['liurui_test@163.com']
title=reportname
content=y+'预测报告请看附件'
file=os.path.join(dataset,reportname)
# file=os.path.join(dataset,'14-7-50--100-原油指标数据.xlsx-Brent连1合约价格--20240731175936-预测报告.pdf')
ssl=True
### 日志配置
# 创建日志目录(如果不存在)
log_dir = 'logs'
if not os.path.exists(log_dir):
os.makedirs(log_dir)
# 配置日志记录器
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.INFO)
# 配置文件处理器,将日志记录到文件
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(log_dir, 'pricepredict.log'), maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5)
file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
# 配置控制台处理器,将日志打印到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(message)s'))
# 将处理器添加到日志记录器
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)
# logger.info('当前配置:'+settings)