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[sora_2ndレポート]機械学習モデルLSTMを実装したのでそのレポート

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AMEXのステータス性に憧れてプラチナ審査に直撃。まさか通ってしまい大学生ながら500万円の与信をGET。仕入れでAMEXを切りまくり月商400万円規模の転売を経験。利益は米国インデックスに突っ込み資産形成。現在は転売以外にも様々な副業に挑戦中。転売・株式投資・仮想通貨・不動産運営・アフィリエイト・コンサル・カジノ。趣味はお金を使ってお金を増やすこと

前回のレポートで、AIを使ってビットコインの価格予想をしようということに決めました

これを踏まえて、下の記事でAIモデルを実装してみたので、経緯を書いていこうと思います

機械学習モデルLSTMを実装したのでそのレポート

回帰に挑戦することに決めた

AI(機械学習)では、2つのことができます

・回帰

・分類

分類を使った価格予想を実装しました

上の記事では、チャートから次の日の価格が「上がる」のか「下がる」のかを予想させました

今回は、分類(「上がる」か「下がる」の分類)ではなく、回帰(価格を予想すること)に挑戦します

回帰をどうやって実現するのか

AIを使って、気温を予想したり、売上を予想したりできることは知っていますが、

ビットコインの価格予想をどうやってやるのか知らないので、調べてみました

調べてみると、AIを作って、気温予想や売上予想はもちろんのこと、暗号資産や株価、FXの価格予想をしている人たちがいることがわかりました

その人たちがどういう手法でAIを作っているのかを調べました

この記事(ブログ)が一例です

https://qiita.com/tsunaki/items/a5f3f975a31dc45fc9c9

この人はAIを使って株価を予想している人です

具体的な手法として、時系列データ(ビットコインみたいに)の分析に、

RNN(recurrent neural network:再帰型ニューラルネットワーク)という機械学習の手法を使っていることがわかりました

真似して実装してみた

別のブログで、航空機の乗客者数の予想を詳しく解説している人がいたので、この記事をパクってビットコインの価格予想をしてみました

この記事に書きました

興味がある方は、ぜひご覧ください

実装した結果、当たり前ですが、LSTMを使ったビットコイン価格予想は単純にはいかないことがわかりました

これからどうするか

これまでに

・2層のニューラルネットワークを用いた分析(チャートが上がるパターンか下がるパターンかを分類)

・LSTMを使った価格予想

の2つをしてきました

どちらも価格予想結果は芳しくなのが現状です

しかし、原因はある程度わかっていて、チャートのデータしか使っていないからであると考えられます

チャートのデータしか使っていないというのは、人間で言う、チャートしか見ないでトレードしていると同じ状態です

情報が限られているので、人間には難かしく、AIにとっても難しいのです

そこで、チャート以外にもテクニカル分析などのデータ(特徴量)を新たに与えて予想させることで、価格予想の精度を上げられるのではないかと思います

いわゆる特徴量エンジニアリングというやつです

なので、次は、特徴量を使った機械学習モデルを作って、ビットコイン価格予想をさせてみようと思います

World of Tanks

-sora, トレードバトル