#はじめに
機械学習で一儲けしようと企み、機械学習でビットコインを予測してみました。
かなりぼやかして記事を書いてます。
#開発環境
google colab
※日本でもproが使えるようになった
#ヒストリカルデータの取得
CryptowatchAPIを使って、BTC/JPYの4時間足を取得
最大6000件程度までしか取得できない
扱いやすいように日付を日本時間に変換
#目的変数の追加
一つ前の終値が現在の終値を
抜けた = 1
抜けてない = 0
#説明変数の追加(抜粋)
・曜日
・時
・RSI
・出来高
合計2000ほど
#前処理
kerasを使用するので標準化した
説明変数が多いので、必要性が低いものを削除
時系列データなので、データ分割時にシャッフルしないように注意
#モデル作成
kerasを使用、パラメータはhyperasに任せた
#予測結果
GCPのCloud Functionsで運用してるので、そこの履歴
精度はだいたい80%くらい
[1][1]～となってるのは直近30件まで予測結果を表示
#バックテスト
Backtesting.pyを使用
予測通りに売買しただけのもの
グラフ
ドローダウンは結構でかい
あとがき
運用して半月だが今の所プラス
4時間足だけじゃなくてもっと短い足も活用したら、いわゆるうねり取りが可能になると思う。
開示しないだけで、ここまで行ける人は結構多いと思う。
でもみんな真似されたくないから出し惜しみしてると予想。
機械学習×トレードはやっぱり夢がある。
もっと頑張ろう。
質問があれば言える範囲で答えます。