说明

• Google 的 timesfm 已经发布很久了，翻了官方的说明文档，搜了很多资料，但是都是高手在尝鲜，很多只给了结果，具体怎么部署，没有一个可以直接用的。
• 自己摸索了好几天，踩了很多坑，今天终于跑通了，就把过程记录一下。
• 仅供新手参考，有砖轻拍。
• 主要参考：https://qiita.com/syun88/items/9355dff0e68d806257b2
• 修改点：
  • 修改注释为中文
  • 将程序从GPU切换到CPU，没有可用的显卡
  • 增加下载错误重试机制
  • 修改程序，保存结果到文件
• 最开始为了方便，准备在Windows下跑，安装conda，各种折腾，最后和大部分人一样倒在 此处，随即切换到Ubuntu。
• 再次声明，仅仅是做一个记录

程序说明

• timesfm.py为来自syun88的原始demo，将注释改为中文，切换至CPU模式，将结果保存到文件。
• timesfmhs.py在timesfm.py的基础上加入对比功能，默认是获取股票2020年1月1日至2024年1月1日的日线数据，向后预测256日，并将2024年1月1日到当前日期的实际数据和程序预测的数据叠加在同一个图上，进行回溯对比。

步骤

• 1、部署环境
  • 安装conda wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

sh Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

• 2、 配置conda 编辑~/.bashrc在.bashrc文件末尾添加：export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"
  • 修改后执行 source ~/.bashrc
• 2、下载timesfm

wget https://github.com/google-research/timesfm/archive/refs/heads/master.zip

unzip timesfm-master.zip

mv timesfm-master timesfm

cd timesfm

• 3、选择CPU分支 conda env create --file=environment_cpu.yml
• 4、切换到tfm_env conda activate tfm_env
• 5、安装依赖 pip install -e .
• 6、安装yfinance conda install -c conda-forge yfinance
• 7、获取huggingface Access Tokens 到 https://huggingface.co/settings/tokens 新建一个WRITE属性的Access Tokens 在代码中设置huggingface登录动作 login("从网站复制Tokens到此处") 设置好才能正常获取 google/timesfm-1.0-200m
• 8、开始预测 python timesfm.py
• 9、有可能用得上的
  • 退出conda环境：conda deactivate
  • 删除当前环境（tfm_env）：conda env remove --name tfm_env
  • 使用官方脚本重建环境：conda env create --file=environment_cpu.yml
  • 激活新建的环境：conda activate tfm_env
  • 为新环境安装依赖：pip install -e .

特别提示

使用yfinance数据需要魔法，不会魔法的用户请注意，一定要全局代理，否则获取数据会失败导致程序无法执行。

看来要泼凉水了

在timesfmhs.py下做了一些测试，上几个图，仅供参考。

• 上证指数：
• 个股 603027
• 个股 300601

• 由于目前是依据syun88的代码做的测试，timesfm的各项参数均未做深入研究和调整，测试结果如果在意料之外或者程序有不妥支持，请各位大佬不吝赐教，欢迎提出修改意见和思路。