ここ２年は機械学習でのビットコイン価格予測の研究をしてきました。最初は全く無理って感じでしたが、１年がかりで作成して、最近は機械学習での予測を使ってトレードしています。
本記事では、直近の機械学習モデルを用いたビットコイン価格予測と結果を報告します。また、問題点もかなり多くて、その点とモデルの改善点や今後の展望について考察します。
本記事は、以下の内容について解説します。
- 機械学習の直近の予測結果と収益
- モデルの改善点
- 機械学習の問題点
- 今後の展望
機械学習でのビットコイン予測について
過去にこちらの記事で解説しました。予測の原理がどうなっているのかを図解で解説しています。
矢野テック機械学習の直近の予測結果と収益
ビットコインとドル円の予測の結果は、Xで毎日ポストしています。だいたいの流れは合ってる感じです。
直近の結果
Xでポストしていますが、直近１ヶ月を取り上げますと、こんな感じです。日足レベルで予測をかけた後、１時間足でも予測をかけて１時間足単位のデイトレードをしています。負ける事も当然あるけど、プラスです。
矢野テック機械学習が通用しづらい時間帯
概ねうまくいっていますが、機械学習が通用しにくい時間帯があります。何百回と予測、リアルトレードでの実験を繰り返した結果、著しく勝率が下がる時間帯があります。
- NY時間全部
- 夜中〜明け方
- 東京時間オープン前後１時間
- 欧州時間オープン前後１時間
矢野テックNY時間はツールでは難しくなった
この１ヶ月で、NY時間に入ると動きが変わりました。すべてはビットコインETFが承認されてからです。ブラックロックを始めとしたアメリカの投資信託会社がBTCを爆買いしています。
どのくらい買われているかは、過去に記事にまとめたので詳しくはそちらで。
矢野テック裁量だとチャンスあり
裏を返せば、業者はガンガン買っているので、その性質を利用すれば意外と攻略可能です。これについては、Youtubeにまとめました。
機械学習での予測を自動売買bot化
直近まで機械学習で予測した内容は裁量でトレードしていました。裁量でやっていた内容をbot化してみたところ、まあまあうまくいったのです。bot化して、ラズベリーパイで２４時間ほったらかしで動かしてます。
機械学習の改善点
モデルは線形回帰モデルでの予測。予測の改良点は、すべては特徴量にあります。断言してもいい。
価格だけ学習させても精度は低いです。特徴量に何を入れるかで予測の精度がきまると言ってもいいです。ここが一番時間がかかりました。「特徴量エンジニアリング」という、これだけで１つの分野になるくらいです。
- 高値と安値
- 価格
- 移動平均線（何本の？）
- MACD
- ボリンジャーバンド
- RSI
普通の特徴量はこんな感じでしょうが、ここからがトレーダー要素となります。プログラムだけ知っている人で、機械学習ツールがうまく出来ない人が多いのですが、トレードで何を重視しているか理解していないと、特徴量に何を入れるか分からない。結局は、トレードも出来ないと、機械学習の通貨予測は難しいっていうのが、開発してきたこの２年の実感です。
改良の様子
たまにXでポストしていますが、たまにいじってます。大きく結果が動く事は最近はなくなりましたが、少しでも改良してます。
矢野テック矢野テック今後の課題
予測の大元となるロジックは、機械学習の予測ツールとして販売している手前、もう少し精度を上げたい感じです。精度改善では、単なるテクニカルなどを特徴量に入れても、大きくは改善しない事が分かったので、それ以外のエッジを見つけて入れ込みたいです。
機械学習予測ツールに関しては、自動売買機能はありませんが、日足、１時間足が予測可能です。詳細はこちらのLINEからご覧ください。
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