【Python】Bitcoin の価格予測を LightGBM を使って行ってみた。

Last updated at 2024-04-23Posted at 2024-03-07

背景

昨今、ChatGPT の出現から、AIやブロックチェーン技術の利活用が加速しています。

SoftBankの孫正義氏は、
「人類の叡智の総和の 10倍 のAIが、10年以内 に達成される」と発言しています。参考動画

関連ワードとして、「第四次産業革命」や「Web3.0」という単語を耳にした人が
いるかもしれません。

そんな中でにわかに盛り上がっているのが、暗号通貨(暗号資産) です。
Bitcoin なんかが代表的な暗号資産ですね。
米ドルや円じゃなくて、暗号資産の時代がくる、なんて言っている人もいます。

そんな情勢の中で、ならばAIを用いてBitcoinの 価格予測 ができないのか、
というのに挑戦したのがこの記事になります。

※2024/03/07 現在での内容です。
※この記事に含まれる内容は、私見が含まれます。

開発環境

Windows 11
Google Colaboratory

1．データセットの取得

Bitcoin/米ドルの価格（BTC_data）
日経平均株価 (NI225_data）
NYダウ（NYdow_data）
ドル円相場（UJ_data）
いずれも2014-09-17~2024-02-27の日ごとの高値のデータを使用します。
下記3つはいずれも説明変数として設定しました。

(使用データの期間に意図はないため、期間を変えることで精度の改善に繋がる可能性が考えられます。)

データセットは、Yahoo Finance US から取得することができました。

まずは、必要なライブラリをインポート。

import.py

import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf
import seaborn as sns
from sklearn import metrics
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

その後データセットを取得し、日米間のタイムゾーン を統一します。
また、それぞれの高値のデータのみ取り出します。

dataset.py

#BTC-USD(目的変数)、日経平均株価、NYダウ、ドル円相場（説明変数）のデータセットを読み込み、整型

btc_chart = yf.Ticker("BTC-USD")
btc_chart = btc_chart.history(start="2014-09-17", end="2024-02-27")
btc_chart.index = btc_chart.index.tz_convert('UTC')
btc_chart_h = btc_chart.iloc[:, 1].to_frame()

NI225_chart = yf.Ticker("^N225")
NI225_chart = NI225_chart.history(start="2014-09-17", end="2024-02-27")
NI225_data = NI225_chart.rename(columns={'High': 'NI225_High'})
NI225_data_h =NI225_data.iloc[:,1]
NI225_data_h.index= NI225_data_h.index.tz_convert('UTC')

NYdow_chart = yf.Ticker("^DJI")
NYdow_chart = NYdow_chart.history(start="2014-09-17", end="2024-02-27")
NYdow_data = NYdow_chart.rename(columns={'High': 'NYdow_High'})
NYdow_data_h =NYdow_data.iloc[:,1]
NYdow_data_h.index= NYdow_data_h.index.tz_convert('UTC')

UJ_chart = yf.Ticker("JPY=X")
UJ_chart = UJ_chart.history(start="2014-09-17", end="2024-02-27")
UJ_data = UJ_chart.rename(columns={'High': 'UJ_High'})
UJ_data_h = UJ_data.iloc[:,1]
UJ_data_h.index= UJ_data_h.index.tz_convert('UTC')

2．データの前処理

説明変数3つをDataFrame型にします。

ここで、株式市場と暗号通貨市場の違いに悩まされました。
というのも、暗号通貨市場には休みがないため全てのデータが取れるのです。
一方、株式市場は土日祝が休みなため、データの欠損が出てきます。
（しかも、ニューヨークと日本では祝日も異なるため、一つのデータに結合するのに苦労しました…。）
調べていくうちに、pandas.merge.asofメソッドを使うと、一番近い値をキーにして結合してくれるというのが見つかったので、これを使用しました。
結合した後は、欠損値の処理を行います。

bitcoin.py

#DataFrame型に変更
NI225_data_h = NI225_data_h.to_frame()
NYdow_data_h = NYdow_data_h.to_frame()
UJ_data_h = UJ_data_h.to_frame()

#日付のリスト作成
dt_list = pd.date_range(start="2014-09-17", end="2024-02-26", freq='D')
dt_list = dt_list.to_frame(name='date')

#説明変数の結合、欠損値の処理
df_merged = pd.merge_asof(NYdow_data_h, UJ_data_h,left_index=True, right_index=True,direction='nearest')
df_merged = pd.merge_asof(df_merged, NI225_data_h, left_index=True, right_index=True, direction='nearest')
df_merged = pd.merge_asof(df_merged, btc_chart_h, left_index=True, right_index=True, direction='nearest')
df_merged.index = df_merged.index.date
df_all = pd.merge(dt_list, df_merged, left_index=True, right_index=True, how='outer').fillna(method='ffill')
df_all.index = df_all.index.date
df_all = df_all.rename(columns={'High':'BTC_High'})

3．特徴量の作成

正解データとして、今回は詳細な値動きを予測するのは難しいと考え、
翌日の高値が当日の高値を上回っていた場合は1、そうでない場合は0として変換しました。

feature.py

#正解データとして、翌日の高値が当日の高値を上回っていた場合は1、そうでない場合は0とする。
btc_score = ((btc_chart["High"] - btc_chart["High"].shift(-1)) < 0)*1
btc_score.index= btc_score.index.tz_convert('UTC')
btc_score.index = btc_score.index.date
btc_score = btc_score.to_frame()
btc_score = btc_score.rename(columns={'High': 'BTC_score'})

df_h_all = pd.merge(df_all, btc_score, left_index=True,right_index=True)

4．訓練データとテストデータの分割

必要なデータが一つに結合されたため、説明変数と目的変数を設定し、
データを分割していきます。

split.py

#説明変数と目的変数の設定
X_df = df_h_all.drop(['date','BTC_High',"BTC_score"], axis=1)
y_df = df_h_all['BTC_score']

#訓練データとテストデータを分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_df, y_df, test_size=0.2, shuffle=False)

5．LightGBM モデルを適用,予測の実行

ここからは、モデルの実装になります。
今回使用した LightGBM は、勾配ブースティングを実装するため Microsoft 社が開発した
強力な高性能機械学習ライブラリです。

機械学習の世界コンペ（Kaggleなど）でランキング上位を独占しており、信頼性が高い上に動作も軽いため人気を集めています。

lightgbm.py

#XGBoostで学習するためのデータ形式に変換
dtrain = lgb.Dataset(X_train, y_train)
dvalid = lgb.Dataset(X_test, y_test)

#モデルパラメータの設定
callbacks=[
    lgb.early_stopping(stopping_rounds=100, verbose=True),
    lgb.log_evaluation(5),
]
params = {'objective': 'binary',
    'metric': 'auc',
    "boosting_type": "gbdt",}

model = lgb.train(params,dtrain,valid_sets=dvalid, num_boost_round=1000, callbacks=callbacks)
 #テストデータに対し予測を実施
y_pred = model.predict(X_test)

パラメータは、0か1のバイナリに設定します。
また、early_stoppingも設定し、過学習を防ぎ、計算時間を短縮します。（下図）

6．モデルの評価

ここまでで、モデル構築が完了したので、精度を評価していきます。
今回は、精度の指標として、ROC曲線と混同行列を用います。

ついでに、どの説明変数が一番寄与していたかをプロットします。

predict.py

# AUCを計算
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(np.asarray(y_test), y_pred)
auc = metrics.auc(fpr, tpr)
print("AUC", auc)

# ROC曲線をプロット
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %.2f)'%auc)
plt.legend()
plt.title('ROC curve')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.grid(True)
plt.show()

# accuracy, precisionを計算
acc = metrics.accuracy_score(np.asarray(y_test), np.round(y_pred))
precision = metrics.precision_score(np.asarray(y_test), np.round(y_pred))
print("accuracy", acc)
print("precision", precision)

# 混同行列をプロット
y_pred = np.round(y_pred)
cm = metrics.confusion_matrix(np.asarray(y_test), np.where(y_pred < 0.5, 0, 1))
cmp = metrics.ConfusionMatrixDisplay(cm, display_labels=[0,1])
cmp.plot(cmap=plt.cm.Blues)

# 性能向上に寄与する度合いで重要度をプロット
lgb.plot_importance(model, height = 0.5, figsize = (4,8))
plt.show()

7．結果

精度の出力結果は、以下となります。

全体的な結果としては、かなり良いとまでは言えない感じです。
（人による精度がどれくらいか、どこまでの数字が基準なのかによりますが…）

Score	Value
AUC	0.5119451190717128
accuracy	0.5391304347826087
precision	0.5714285714285714

ROC曲線を作成した時に、グラフの下の部分の面積をAUC（Area Under the Curve） と呼びます。AUCは0から1までの値をとり、値が1に近いほど判別能が高いことを示します。

また、混同行列を見ることで、どの予測がどれくらい正しかった（あるいは間違っていた）
のかが視覚的に理解できます。

正解率（accuracy） も適合率（precision） もここから算出できます。

さらに、今回はどの説明変数が一番寄与していたか。グラフで表しました。
結果として、NYダウの高値が一番寄与していたという事になりますね。
Bitcoinの大半がアメリカにあることを考えると、妥当ではないかと思います。

8．考察

予測精度が芳しくなかった理由としては、

不適当なモデルの選択
データの前処理の仕方
不適切な説明変数（3つという数、選んだ変数の妥当性）

が考えられます。

今回は時系列データですので、もっと正確に予測したいのであれば、
時事データや周期性なども考慮すべきかもしれません。

今回は、LightGBMモデルを用いましたが、
SARIMAXモデルやLASSOモデルでも予測は可能とのことなので、
予測精度の上昇のために、モデルを正しく使い分ける必要があると痛感しました。

また、今回の分析では、欠損データ等によるデータの前処理にかなり時間を割きました。
実務面でもここに一番時間をかけるという風に聞いていたため、
実際にこの予測を行うことでその苦労を実感しました。

ただもっと経験を積んでゆけば、時間短縮できるとも思いますので、
ここは精進あるのみですね。

今回は以上です！何かの参考になれば幸いです。

最後までお読みいただき、ありがとうございました！

参考文献

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