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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import load_model
def load_model_and_predict(model_path, X_val, y_val, ticker_index=0):
"""
Carrega um modelo CNN salvo e plota previsão vs. valor real para um ticker específico.
Args:
model_path (str): Caminho para o modelo salvo (ex: 'cnn_model.keras')
X_val (np.ndarray): Dados de entrada de validação (shape: [tickers, time, features])
y_val (np.ndarray): Valores reais de saída de validação
ticker_index (int): Índice do ticker a ser visualizado
"""
print(f"Carregando modelo de {model_path}...")
model = load_model(model_path)
X_sample = X_val[ticker_index]
y_true = y_val[ticker_index]
if len(X_sample.shape) == 2:
X_sample = X_sample[np.newaxis, ...]
y_pred = model.predict(X_sample).squeeze()
y_true = y_true.squeeze()
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_true, label='Real', linewidth=2)
plt.plot(y_pred, label='Previsto', linestyle='--')
plt.title(f'CNN - Previsão vs Real (Ticker {ticker_index})')
plt.xlabel('Dias Futuros')
plt.ylabel('Preço Normalizado')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
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