Deep Learning でBitcoinの価格を予測?
こんにちわ、あまりの寒さに凍えたブラックかふぇです。
北の大地なめてました。
テクニカル分析は様々ある中、Deep Learning かっこよくない?と思い、すぐに手を出した結果を簡単にシェアさせていただきます。
まずは、基礎知識から。
ゼロから作るDeep Learning —
Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
を買って、読みました。あー、自分の理解力が悪く、ぼんやりとしかわからず。。。
https://qiita.com/tsunaki/items/05248eea2220fb9efd71
にて、株予測をやっており、Pythonコードを参考にBitcoinで早速、やってみる。
データを用意する(Cryptowatchから、BitMEX,1分足500件をダウンロードし、csvファイルにする)
Tensorflowをインストール => Python コード実行(何気に処理が重い。。)
のちのち、マイニング用PCを止めて、ゴリゴリGPU計算したら、処理が早かったです。たくさんテストするなら、GPUは必須かもしれません。
BTC予測と、BTC1分足の実データを比較してます。悪くない?と思いながら、テスト結果データ(正規化されているので価格情報とは違います)
を見ると、一番最初のデータは
BTC予測 -0.526546
BTC実結果 -0.64548283
となっており、0.11893683の違いあり、精度はいまいち。。。
しかしー、このずれを元に予測すればいいじゃん!
と思い、テストしたら、意外に精度高め。まるでニュータイプ(笑)
コード化して走らせる予定です(実稼働予定はGW。時間がないんです)。
本当に使えるかどうか不明です。。。
学習しながら、予測していると、そろそろ普通のPCじゃダメかも。。。
RCIや、VIXもなどのテクニカルも、ある意味、データを正規化して、分類しているから、意外にDeepLearningに近い?と思い始めた今日この頃です。
お気に入りは、sigmoid とsoftmax.
今日のこのあたりまでで。
BTCアドレス 3BMEXWoSg5i9zegtEZ3QTEAUDeAV7rKXde