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@@ -17,18 +17,25 @@ def download_data(ticker, start_date='2010-01-01'):
         raise ValueError("Expected 'Adj Close' in columns")
     return data
 
-def predict_future_prices(ticker):
-    """ 주식 가격을 예측하고 결과를 반환하는 함수 """
-    data = download_data(ticker)
-    model = Prophet(daily_seasonality=False, yearly_seasonality=True)
+def predict_future_prices(ticker, periods=1825):  # 5년간의 데이터 예측
+    data = yf.download(ticker, start="2010-01-01")['Adj Close'].reset_index()
+    data.rename(columns={'Date': 'ds', 'Adj Close': 'y'}, inplace=True)
+    
+    model = Prophet(daily_seasonality=False, weekly_seasonality=False, yearly_seasonality=True)
     model.fit(data)
-    future = model.make_future_dataframe(periods=5 * 365)  # 향후 5년
+    
+    future = model.make_future_dataframe(periods=periods, freq='D')
     forecast = model.predict(future)
     
-    fig = px.line(forecast, x='ds', y='yhat', title=f'5-Year Future Price Forecast for {ticker}')
-    return fig, forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']]
+    # Timestamp를 문자열로 변환
+    forecast['ds'] = forecast['ds'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
+    
+    fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=forecast['ds'], y=forecast['yhat'], mode='lines', name='Forecast')])
+    fig.update_layout(title=f'5-Year Future Price Forecast for {ticker}', xaxis_title='Date', yaxis_title='Predicted Price')
+
+    return fig, forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].to_dict(orient='records')
 
-# 이제 이 함수를 Gradio 인터페이스와 연결하여 사용자가 티커 입력을 통해 미래 가격 예측을 시각화할 수 있습니다.
+# 이제 이 함수를 Gradio 인터페이스와 연결하여 사용자가 시각화를 볼 수 있게 합니다.
 
 
 # Gradio 인터페이스 설정