ネギが復活して金持ちに！カナダの学者がビットコイン価格予測モデルを発表
株式市場と同様に、ビットコイン市場も不安定であり、ルールがありません。しかし最近、カナダの研究者は、ビットコイン価格の上昇と下落を予測し、投資家に参考となる提案を提供する一連の人工ニューラルネットワークを作成しました。
ビットコインの価格は2週間連続で下落し続け、月曜日に10,000ドルを下回っただけでなく、過去7日間でビットコインの価格は27.09%下落した。
今週の急激な下落により、ビットコインの今年の継続的な上昇が妨げられ、投資家に不安を残した。
最近、カナダの研究者は人工知能技術を使用してビットコイン価格予測モデルを確立し、このモデルを使用すると平均リターンがランダム注文よりも高いと述べました。
人工ニューラルネットワークがビットコインの騰落を予測
ビットコインはその特殊な性質により、通常の通貨とは異なり、価値を提供する物理的な形状を持たないため、従来のファンダメンタルズ分析は不可能です。したがって、多くの投資家は、ビットコインの将来の動きを理解して予測するために、いわゆるテクニカル（過去の価格と取引量から構築された幾何学的なパターン）を追跡したいと考えています。
しかし、ビットコインの技術的側面は本当に存在するのでしょうか?
カナダのグエルフ大学の研究者ニコラ・グラドジェヴィッチ氏は、大規模で複雑なモデルが良好な予測結果をもたらすことを発見し、「ノンファンダメンタル、ノンパラメトリックなビットコイン予測」という論文を「サイエンス・ダイレクト」誌に発表した。ネットワーク（ANN）モデルは、ビットコイン価格の予測可能性をテストするために論文で定式化されました。
論文アドレス: (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437119309859)
代替の評価および予測方法として、彼らはテクニカル分析に基づくノンパラメトリック モデルを提案しました。シンプルなテクニカル指標を使用したフィードフォワード ニューラル ネットワークを使用して、ビットコイン リターンの点と密度の予測を生成します。
具体的には、2 人の研究者は次の 2 つのタスクを実行しました。
1. ビットコイン価格予測の可能性を探る
まず、記事の冒頭で述べたように、ビットコインの動向についてはさまざまな意見がありますが、テクノロジーはそれを予測できるのでしょうか？
この問題を特定するために、研究者らは、ビットコインが予測不可能である場合、彼らのモデルはランダム ウォーク モデルを上回るパフォーマンスを発揮できないと提案しました (本質的に、ウォーク モデルは推測より優れているわけではありません)。
そのため、移動平均のテクニカル指標を予測変数として使用します。移動平均は、一定期間 (50 日または 200 日など) にわたる価格を平均し、それを価格とともに線としてプロットすることによって作成されます。
移動平均を使用する理論的根拠は、ビットコインの現在の価格が過去 50 日または 200 日の平均価格よりも高いか低い場合、トレーダーは上昇傾向または下降傾向を期待できるということです。
その結果、彼らのモデルは、時間の経過や異常な変動期間中の要因を考慮に入れて、ビットコイン価格の予測可能性を実証する非常に興味深い結果をもたらしました。
2. 3 つの予測子、ANN に予測を学習させます
予測可能性を判断した後、2011 年から 2018 年までの毎日の観察を使用して、リターン、50 日間の売買シグナル、および 200 日間の毎日の売買シグナルという 3 つの予測因子を含む人工ニューラル ネットワークを作成しました。
彼らはまた、CBOE ボラティリティ指数 (VIX) を組み込んだ人工ニューラル ネットワーク モデルをテストして、株式市場のボラティリティがビットコインの動きに目に見える影響を与えているかどうかを確認しました (注: VIX は、理論的な指数を提供する S&P 500 指数 - S&P 500 指数に基づいています) VIX 値が高いほど、市場が大きく変動することを示します)。
人工ニューラル ネットワークは、人間の脳の基本的な機能と同様に動作します。彼らのモデルは、予測変数、入力、出力 (ビットコインの日々の価格変化) を取得し、すべてのデータからパターンを学習しようとします。最適な点に到達するまでパターンのテストを続けます (つまり、それ以上のテストは冗長です)。これらの高レベルのモデルは、ビジネスやエンジニアリングで使用される多くの AI 学習プログラムのバックボーンを形成します。
彼らは、ビットコインのテクニカル分析とニューラルネットワークを組み合わせることで、ANNが将来のリターンをより正確に予測できるデータのパターンを見つけられるようにしたいと考えている。
実験データは、ANN がより高い予測精度を達成することを示しています。
このモデルは、63% の精度で価格の上昇と下落を予測します。
彼らの ANN モデルは、観察期間全体にわたってランダム ウォーク予測誤差を約 5% ～ 10% 削減することに成功しました。これらの予測の改善は統計的に有意であり、毎日のビットコイン価格の予測がもはや推測の問題ではないことを示しています。
さらに、彼らの研究の1つは、ビットコインが伝統的な株式市場の変化の影響を受けないことを示しており、伝統的な市場の投資家とビットコインの投資家が2つの異なるグループであることを示しています。
ANN の予測パフォーマンスをさらに向上させるために、データを同様の期間の 4 つのサブサンプルに分割し、市場の非効率性をさらに増幅しました。
2014 年 10 月から 2016 年 6 月までのサブサンプルが最良の結果を提供します。分離された 200 日信号モデルは、ランダム ウォークよりも 43.55% 優れています。このサブサンプルは他の 3 つのサブサンプルよりも揮発性が低く、観測されたデータ期間の中で最も安定しています。
基本的に、市場の変動が激しくなるほど、データ パターンを学習して ANN モデルをトレーニングすることが難しくなります。
彼らは、価格の精度に加えて、人工ニューラル ネットワーク モデルが価格の上昇または下降を正確に予測する頻度も調べました。 2011 年から 2018 年までの主要な包括的モデルの予測精度は 63% 近くでした。
つまり、このモデルを使用したビットコイン取引の平均利益はランダム注文の平均利益よりも高くなり、ランダム注文の利益確率は 50% になります。
この ANN モデルは、他の予測モデルと比較して、ビットコインに対して最も正確で信頼性の高い予測方法を提供します。
彼らはまた、ビットコイン価格の歴史的推移は予測可能な傾向に従っているが、この傾向は投機的なものであり、実体経済の影響を受けないという結論に達しました。具体的な投資戦略については、このモデルを実行して知る必要があります。
投資にはリスクがあるので、ネギには注意してください
ビットコインはその誕生以来、浮き沈みを経験してきました。
当初、プログラマーは 1 ビットコインで 2 枚のピザを購入しました。2017 年末までに、ビットコインの価格は史上最高値の約 20,000 ドルに達しました。その後、2018 年初めにはビットコインは最低価格の 9,800 ドルまで下落しました。 、10,000ドルを超えて推移していましたが、最近まで10,000ドルを割り込んでいました…。
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トランプ米大統領、ムニューシン財務長官、パウエル連邦準備制度理事会議長、および一部の議員らは皆、仮想通貨に対する疑念を公に表明している。これはビットコインの価格にも大きな影響を与えます。
そのため、ジャスティン・サンはトランプ大統領を特別に昼食に招待し、バフェット氏とビットコインとブロックチェーンについて話し合った。
これらすべての要因はビットコインの市場価格に影響を与える可能性がありますが、人工知能モデルは予測プロセスでそれらを考慮に入れることができますか?
