import sklearn as sk
import quandl, math, datetime
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing, svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import pickle

style.use('ggplot')

"""Linear regression"""
df = quandl.get('WIKI/GOOGL')

df = df[['Adj. Open', 'Adj. High', 'Adj. Low', 'Adj. Close', 'Adj. Volume']]
df['HL_PCT'] = (df['Adj. High'] - df['Adj. Close']) / df['Adj. Close'] * 100
df['PCT_change'] = (df['Adj. Close'] - df['Adj. Open']) / df['Adj. Open'] * 100

# значения по которым мы пытаемся предугадать значения
df = df[['Adj. Close', 'HL_PCT', 'PCT_change', 'Adj. Volume']]

# столбец который мы пытаемся предугадать
forecast_col = 'Adj. Close'

# Машинное обучение может работать с NaN значениями, если им присвоенно какоето значение
# в нашем случаем - 99999 или нужно избавиться от NaN(не советую, т.к можете потярть много данных)
df.fillna(-99999, inplace=True)

# ceil - округление в большую сторону
forecast_out = int(math.ceil(0.1 * len(df)))

# shift - смещение значений колонки
df['label'] = df[forecast_col].shift(-forecast_out)

# features или значения по которым мы пытаемся предугадать значения
X = np.array(df.drop(['label'], 1))
# маштабируем наши данные
X = preprocessing.scale(X)
X_lately = X[-forecast_out:]
X = X[:-forecast_out]

df.dropna(inplace=True)
# our labels или значения которыу мы пытаемся предугадать
y = np.array(df['label'])

# функция train_test_split разбивает наш масивв данных на 4 подмассива,
# 2 из них для обучения нашей систему, 2 для тестов
# test_size = 0.2 - 20% от наших данных
X_train,  X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# определяем объект линейной регрессии
# clf = LinearRegression()
# тренируем нашу систему
# clf.fit(X_train, y_train)
# чтобы каждый раз не тренировать наш алгоритм, мы сохраним его с помощью pickle
# with open('lenearregression.pickle', 'wb') as f:
#     # сохранение
#     pickle.dump(clf, f)

# чтобы загрузить наш алгоритм
pickle_in = open('lenearregression.pickle', 'rb')
clf = pickle.load(pickle_in)

# считаем насколько наша система хорошо предсказываает значения
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
forecast_set = clf.predict(X_lately)
print(forecast_set, accuracy, forecast_out)
df['Forecast'] = np.nan

last_date = df.iloc[-1].name
last_unix = last_date.timestamp()
one_day = 86400
next_unix = last_unix + one_day

for i in forecast_set:
    next_date = datetime.datetime.fromtimestamp(next_unix)
    next_unix += one_day
    df.loc[next_date] = [np.nan for _ in range(len(df.columns) - 1)] + [i]

df['Adj. Close'].plot()
df['Forecast'].plot()
plt.legend(loc=4)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()


