【FX_BTC_JPY】仮想通貨価格推定ネットワーク【Pythonの勉強にもなる】【Deep Learning】

はじめに

mmbotを作るにあたり，価格予測のネットワークを作成しました．

対象はFX_BTC_JPYです．

Deep Learningを活用したものになります．

Google Colabのファイルを最後に添付致しますので

購入して直ぐに動作の確認がクラウドでできます．

＊PCのスペックに依存せずに動かすことができます．

ネットワークの結果は下記にようになります．

決定係数が0.99あり，自分が作成したネットワークの中では最強の性能を出してくれました．

さすがDeep Learningですね．

期間は7月中のデータを活用しました．

是非，mmbotに活用してみてください．

また，章を細かく分けていますので，Pythonの初学者にも比較的読みやすいと思いますので，最新のAI知識を取得したい方は是非，活かしてみてください．

仮想通貨について

仮想通貨市場の現状

仮想通貨は，近年，急速に普及している分野の1つです．ビットコインをはじめとする仮想通貨は，今や多くの人々の注目を集めています．それに伴い，仮想通貨市場も急速に拡大しています．

価格予測の重要性

仮想通貨市場は，大変不安定であり，価格の変動が激しいことが特徴です．そのため，価格予測は非常に重要な要素となっています．価格予測により，投資家は仮想通貨市場での適切な投資判断を行うことができます．

Pythonと深層学習を使った価格予測の方法

Pythonと深層学習を使った価格予測の方法は，以下の通りです．

1. 過去の価格データを収集する
2. データを前処理する
3. モデルを設計する
4. モデルを学習させる
5. モデルを評価する
6. 価格を予測する

深層学習による価格予測のメリット

深層学習による価格予測のメリットは，以下の通りです．

• 高い精度での予測が可能
• パターン認識能力が高いため，複雑なデータでも扱える
• パラメータの数が多いため，他の手法に比べて高い表現力を持つ

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必要なもの

PC(OSはlinuxでもwindowsでもなんでも問題ないです．)

Google Colabを使用しますので低いスペックでも可能

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有料記事に含まれているもの

• Google Driveとの連携

• ライブラリのインポート

• データセットの読み込み

• 前処理

• データの可視化

• ネットワークの構築

• 学習

• 損失可視化

• 推定コード

• モデルの評価

• 推定結果可視化

• 全体コード

• Google Colabファイル

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