Update app.py

app.py

@@ -6,7 +6,7 @@ from datetime import datetime
 import plotly.graph_objects as go
 
 def download_data(ticker, start_date='2010-01-01'):
-    """ 데이터를 다운로드하고 적절히 포맷팅하는 함수 """
+    """ 주식 데이터를 다운로드하고 포맷을 조정하는 함수 """
     data = yf.download(ticker, start=start_date)
     if data.empty:
         raise ValueError(f"No data returned for {ticker}")
@@ -18,22 +18,23 @@ def download_data(ticker, start_date='2010-01-01'):
         raise ValueError("Expected 'Adj Close' in columns")
     return data
 
-def predict_future_prices(ticker, periods=1825):  # 5년간의 데이터 예측
+def predict_future_prices(ticker, periods=1825):
     data = download_data(ticker)
     
-    # Prophet 모델 생성 및 훈련
+    # Prophet 모델 생성 및 학습
     model = Prophet(daily_seasonality=False, weekly_seasonality=False, yearly_seasonality=True)
     model.fit(data)
     
-    # 미래 데이터프레임 생성 및 예측
+    # 미래 데이터 프레임 생성 및 예측
     future = model.make_future_dataframe(periods=periods, freq='D')
     forecast = model.predict(future)
     
-    # ds를 문자열로 변환
+    # 예측 결과 그래프 생성
     forecast['ds'] = forecast['ds'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
+    fig = go.Figure()
+    fig.add_trace(go.Scatter(x=forecast['ds'], y=forecast['yhat'], mode='lines', name='Forecast (Blue)'))
+    fig.add_trace(go.Scatter(x=data['ds'], y=data['y'], mode='lines', name='Actual (Black)', line=dict(color='black')))
     
-    # 예측 결과를 그래프로 표현
-    fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=forecast['ds'], y=forecast['yhat'], mode='lines', name='Forecast')])
     return fig, forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']]
 
 # Gradio 인터페이스 설정 및 실행