ビットコインをpythonで機械学習を使って予測プログラム作ってみた。

ビットコインを機械学習させるまでの流れ

特徴量で予測とは？

複数の特徴量を学習させて、特定の値を予測させます。ざっくりと、以下のイメージで理解しておくと分かりやすいかと思います。

沢山の特徴量を一気にまとめて学習させて、１つの項目を予測させます。その際の特徴量の選定が肝になります。上図の予測結果は、終値ですが、MACDやRSIの値なども予測できます。

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この大前提は機械学習では当たり前の知識みたいで、説明している本が、ほとんどなくて最初に理解するまでに時間がかかりました。

機械学習して予測するまでの流れ

先に結論をお見せしましたが、ビットコインを機械学習させるといっても、手順が必要です。その手順ごとに知識が必要になります。ポイントをまとめてみました。

1. ビットコインの価格を取得（OHLCVデータ）
2. データフレーム型に変換
3. 特徴量の算出と追加
4. 機械学習のモデル選定
5. 機械学習
6. 予測

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機械学習自体は、ライブラリを使えば１ステップ（＝１行）で実施できます。そこまでの過程が重要で、特に特徴量が、機械学習での肝となります。

機械学習の勉強のためのおすすめ書籍

機械学習の基礎が分かる初心者向けの書籍

• 「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」大関真之さん著
• 「知識ゼロからの機械学習入門」太田和樹さん著

データフレームの扱い方が詳しい書籍

実際に機械学習のプログラムを組んでみて分かるのが、取得したデータ（open,high,low,close,volume）をどう扱うかが、鍵になります。その際に、機械学習では取得したデータはデータフレーム型で取り扱う事が、基本となります。結構、癖が強いので、プログラム熟練者でも、あれ？と疑問に思う事がしばしばあります。

以下の書籍は、他の書籍には無いくらいデータフレーム型の解説が細かいです。botを作る際に非常に助けになりました。１冊持っておくと、助けられると思います。

• 「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」須藤秋良さん著

実際にBTCを機械学習botで稼いでいる方の書籍

理想としては以下の本の方のように既に、機械学習botで稼いでいる方を真似するのが一番です。

「日給300万円のSS級botterのリアル」

ただ書籍を買って読んでも、実際にbotを作成している方でない限り、おそらくは何が何だかわからない内容だと思います。以下に詳しくこの書籍のレビューを書いてみましたのでご参考ください。

書籍レビュー

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ある程度、機械学習の知識があり、 最も色々試行錯誤作ってみた方であれば色々なヒントが入っているのでお勧めです。しかし、一冊目から読む本ではないです。

bot化への今後の課題

僕は、まだ裁量で役立ててる感じですが、これを自動売買のbot化させるには、色々と壁があります。

どういう売買手法でトレードするか、そして、それで利益が出るのか、バックテストプログラムを作成して、ひたすら実験を繰り返しています。

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また、進捗があれば、youtubeで話すか、記事にしたいと思います。

追記：ツール化して販売しました

機械学習ツールですが、無事に完成して、現在はWindows用のソフトとして販売しています。

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