株価予想　ディープラーニング　エラー

株価を予想してみたくインターネットで検索ししてよさそうなページがあったのですがエラーが起きてしまい動きません。
そのサイトのURL（https://qiita.com/shiroino11111/items/f812938fbbba7123fbcc）
開発環境
windows10
core i 7
annacondanavigator3
jupyter notebook

python3
1#フォルダ内のCSVファイルを全て読む準備
2# data/kabu1フォルダ内にある全てのcsvファイルの一覧を取得
3files = glob.glob("data/kabu1/*.csv")
4
5# 説明変数となる行列X, 被説明変数となるy2を作成
6base = 100 
7day_ago = 3
8num_sihyou = 8
9reset =True
10# すべてのCSVファイルから得微量作成
11for file in files:
12    temp = pd.read_csv(file, header=0, encoding='cp932')
13    temp = temp[['日付','始値', '高値','安値','終値','5日平均','25日平均','75日平均','出来高']]
14    temp= temp.iloc[::-1]#上下反対に
15    temp2 = np.array(temp)
16
17    # 前日比を出すためにbase日後からのデータを取得
18    temp3 = np.zeros((len(temp2)-base, num_sihyou))
19    temp3[0:len(temp3), 0] = temp2[base:len(temp2), 4] / temp2[base-1:len(temp2)-1, 4]
20    temp3[0:len(temp3), 1] = temp2[base:len(temp2), 1] / temp2[base:len(temp2), 4]
21    temp3[0:len(temp3), 2] = temp2[base:len(temp2), 2] / temp2[base:len(temp2), 4]
22    temp3[0:len(temp3), 3] = temp2[base:len(temp2), 3] / temp2[base:len(temp2), 4]
23    temp3[0:len(temp3), 4] = temp2[base:len(temp2), 5].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
24    temp3[0:len(temp3), 5] = temp2[base:len(temp2), 6].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
25    temp3[0:len(temp3), 6] = temp2[base:len(temp2), 7].astype(np.float) / temp2[base:len(temp2), 4].astype(np.float)
26    temp3[0:len(temp3), 7] = temp2[base:len(temp2), 8].astype(np.float) / temp2[base-1:len(temp2)-1, 8].astype(np.float)
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28    # tempX : 現在の企業のデータ
29    tempX = np.zeros((len(temp3), day_ago*num_sihyou))
30
31    # 日にちごとに横向きに（day_ago）分並べる
32    # sckit-learnは過去の情報を学習できないので、複数日（day_ago）分を特微量に加える必要がある
33    # 注：tempX[0:day_ago]分は欠如データが生まれる
34    for s in range(0, num_sihyou): 
35        for i in range(0, day_ago):
36            tempX[i:len(temp3), day_ago*s+i] = temp3[0:len(temp3)-i,s]
37
38    # Xに追加
39    # X : すべての企業のデータ
40    # tempX[0:day_ago]分は削除
41    if reset:
42        X = tempX[day_ago:]
43        reset = False
44    else:
45        X = np.concatenate((X, tempX[day_ago:]), axis=0)
46
47# 何日後を値段の差を予測するのか
48pre_day = 1
49# y : pre_day後の終値/当日終値
50y = np.zeros(len(X))
51y[0:len(y)-pre_day] = X[pre_day:len(X),0]
52X = X[:-pre_day]
53y = y[:-pre_day]

と打ち込むと、

python3
1---------------------------------------------------------------------------
2NameError                                 Traceback (most recent call last)
3<ipython-input-23-872f95300fb0> in <module>
4     48 pre_day = 1
5     49 # y : pre_day後の終値/当日終値
6---> 50 y = np.zeros(len(X))
7     51 y[0:len(y)-pre_day] = X[pre_day:len(X),0]
8     52 X = X[:-pre_day]
9
10NameError: name 'X' is not defined