機械学習の力を使って10年後の資産を予測してみる！！
どうもともです。
今回は機械学習の力と今までたまってきたマネーフォワードの資産データを使って10年後の資産を予測してみたいと思います。
予測された値はなんと6000万！！
10年で5000万強上がるという予測です！！
分析環境の準備
以下2種類の準備が必要になります。
データ準備 (マネーフォワードから落とす)
マネーフォワードには資産推移のページがありそちらの下部からCSVデータがダウンロードできます。(ページへの行き方は 資産 >資産推移 )
library(prophet)
library(readr)
library(dplyr)
# データ読み込み
df<- read_csv('ダウンロードしたファイルのパス', locale=locale(encoding="CP932"))
# データをprophetで利用できる形に変換
df<- df%>% mutate(
ds = 日付, y = `合計（円）`)
# 予測モデルの組み立て *今回は季節性を無視し(,yearly.seasonality = 0)、トレンドの変換点(全部のデータ)
m <- prophet(temp,yearly.seasonality = 0,changepoint.range=1)
# 将来予測用のデータ作成 *120か月分のデータを作成
future <- make_future_dataframe(m,periods = 120, freq = 'month')
# 予測
forecast <- predict(m, future)
# 可視化
plot(m, forecast)
大体このペースだと10年後に6000万と予測されるようです。
直近一年だと下記のようになります。
コロナショック後(2020/4月以降に)に順調に資産が増えている姿が見て取れます。
改めてデータを見ると転職したところで傾きが変わっているのも見て取れます。
データを見る限りここ数か月の調子が良すぎるだけなように感じるので6千万は厳しそうだなと思っています。
さすがに毎月40万強のペースで資産を増やせない、、、
