昨日の仮想通貨トピックス
インド南部にあるベッロール工科大学で機械学習を研究するアビンハブ・サガール氏が2日、ブログに機械学習のニューラルネットワークを利用して価格を予想するモデルを公開しました。サガール氏が使ったのはニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)。LSTMは長期系列の学習に強みを持ち、未知の期間の予測に適しているということです。
サガール氏は従来の株価予想などと比べ、仮想通貨の価格予想にはインデックスが不足していることなどから予測が難しいと前置きをした上で、同氏は、
1)リアルタイム仮想通貨のデータ収集。
2)ニューラルネットワークの学習用データの準備。
3)LSTMニューラルネットワークを使用してテスト。
4)予測の結果の視覚化
ーーの4段階に分けて価格予想にチャレンジしたということです。
サガール氏はクリプトコンペアのデータセットを使用して、価格や取引量、高値、低値などを計算。使用したのは2018年7月から2019年8月までの1年間の価格のため、一般化することは難しいとしています。
機械学習で予測した価格推移と実際の価格を重ね合わせたのが下の図です。細かい部分は異なっているが、大まかな推移は予測したデータと重なっているようです。
ビットコイン円チャート(for B4T)
売買目線
CCレシオ | HHレシオ | LLレシオ | MAレシオ | MA20 |
0.22775 | -1.87469 | 1.355132 | -5.19025601 | 842466.2 |
CCレシオ 買い
HHレシオ 売り
LLレシオ 買い
MAレシオ 売り
総合判断 様子見
現在のポジション
売りポジション(FX) 売りポジション 含み益 ¥15595
買いポジション(現物) ノーポジション
DATE | 終値 | 始値 | 前日差 | 買目線 | 買損益 | 売目線 | 売損益 |
2019/12/1 | 811428 | 827000 | -17873.4 | sell | -15595.9 | ||
2019/12/2 | 796925 | 811428 | 2277.504 | sell |
ビットコイン4本値トレード(B4T)について
ビットコイン4本値トレード「B4T」では、
CFD株価指数トレードの手法をカスタマイズして
ビットコインのスイングトレードをしています
ビットコインのレバレッジトレード(FX)ではなく
ビットコインの現物を売買しておりますので
買い目線になったらビットコインを買い
売り目線になったら決済します
B4Tバックテストデータ 2015/06/25~2019/08/27
取引回数 204回
利益確定 99回
損切り 105回
勝率 .485
最大利益 508,776円
最大損失 -143664円
総利益 2,258,715円
平均利益確定額 40,623円
平均損切り額 -16,790円
リスクリワードレシオ 2.4194247
≪2019年の月別トレード結果(現物買いのみ)≫
1 | -102393 | 26626.79 | -75766.5 |
2 | 32341.45 | -103918 | -71576.8 |
3 | 230466.5 | -67871.2 | 162595.3 |
4 | 24578.27 | -121475 | -96896.5 |
5 | 356657 | -85230 | 271426.9 |
6 | 169903.6 | -141091 | 28812.09 |
7 | 42928.45 | 178711 | 221639.5 |
8 | 69314.48 | 66290.42 | 135604.9 |
9 | -52390 | 105787.7 | 53397.65 |
10 | 30735.85 | 90896.04 | 121631 |
11 | -62090.3 | 173294.8 | 111204.4 |