#概要
乗るしかないビッグウェーブなのかを判断する。

#Prophet
とても簡単でそれっぽいことができるProphetに、Binanceのデータを入れてみる。

df = pd.read_csv('http://www.cryptodatadownload.com/cdd/Binance_BTCUSDT_d.csv', skiprows=[0])
df['y'] = df[['high', 'low']].mean(axis = 1)

（中略）

👇結果

Time-series forecasting of Bitcoin prices using Prophet$BTC #Bitcoin pic.twitter.com/7y1qoDb0xn
— 今川哲矢 (@TetsuyaImagawa) January 8, 2021

乗るしかないこのビッグウェーブに。

#LSTM

適当（）なパラメータを入れます。

scaler = MinMaxScaler()
n_input = 30
n_features = 1
generator = TimeseriesGenerator(train, train, length=n_input, batch_size=7)
model = Sequential()
model.add(LSTM(200, activation='relu', input_shape=(n_input, n_features)))
model.add(Dropout(0.15))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit_generator(generator,epochs=90)

👇結果

乗るべきではないこのビッグウェーブに。