インド南部にあるベッロール工科大学で機械学習を研究するアビンハブ・サガール氏が2日、ブログに機械学習のニューラルネットワークを利用して価格を予想するモデルを公開した。
サガール氏が使ったのはニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)。LSTMは長期系列の学習に強みを持ち、未知の期間の予測に適しているという。
サガール氏は従来の株価予想などと比べ、仮想通貨の価格予想にはインデックスが不足していることなどから予測が難しいと前置きをした。
そうした上で、同氏は、1）リアルタイム仮想通貨のデータ収集。2）ニューラルネットワークの学習用データの準備。3）LSTMニューラルネットワークを使用してテスト。4)予測の結果の視覚化ーーの4段階に分けて価格予想にチャレンジした。
サガール氏はクリプトコンペアのデータセットを使用して、価格や取引量、高値、低値などを計算。使用したのは2018年7月から2019年8月までの1年間の価格のため、一般化することは難しいとしている。
機械学習で予測した価格推移と実際の価格を重ね合わせたのが下の図だ。細かい部分は異なっているが、大まかな推移は予測したデータと重なっている。
出典：towarddatascience.com
翻訳・編集 コインテレグラフジャパン