ビットコイン予測：ブル市場かベア市場か？

最近、ビットコインみたいな仮想通貨がすごく人気になってるよね。価格の変動が激しくて、投資家はローラーコースターに乗ってるみたいに感じることがある。乗ってみると、どんどん新しい投資家が参加してきて、買うべきか、売るべきか、それともじっとしてるべきかを考えてるみたい。

天気を予測するのって、難しいよね？仮想通貨市場の価格を予測するのも同じ。最初で一番有名な仮想通貨ビットコインは、他の市場に大きな影響を与えてる。今のところ、約半分の市場価値を持つ「山の王様」みたいなもんだね。

#ブルとベアのフェーズ

投資の世界では、よく「ブル市場」と「ベア市場」の話が出るよね。ブル市場はみんなのお気に入りのヒーローみたいに、価格が上がって、みんな幸せでリッチに感じる。一方、ベア市場は悪役みたいなもので、価格が下がって、投資家は悲しくて不安になる。

ビットコインの場合、これらのフェーズは移動平均を見て特定できるよ。具体的には50日と200日の移動平均。移動平均を使うと、ビットコインの価格の激しい浮き沈みを平滑化して、トレンドをよりはっきり見ることができるんだ。

#目標

じゃあ、ビットコインが近い将来にヒーローになるのか、悪役になるのかを予測できたらどうなるかな？この論文では、その可能性について話すよ。いくつかの fancy なコンピュータアルゴリズムを使って、ビットコインの今後の動きを予測してみる。予測されたデータは、移動平均を計算したり、ブルとベアのフェーズを事前に見つけるのに役立つんだ。

#データ収集

予測に入る前に、データを集める必要がある。この部分はすごく重要。ビットコインの開場価格、最高価格、最低価格、終値、取引量などの情報を集めたよ。このデータ集めを大きなごちそうのための準備みたいに想像してみて。必要な材料がなければ、いい料理は作れないからね。

このデータからさまざまなテクニカル指標を計算できる。これらの指標は、市場で起こっていることを理解するためのツールみたいなもの。RSI、MACD、モメンタム、ボリンジャーバンドなどの指標を見てきたよ。それぞれがビットコインのパフォーマンスについて異なることを教えてくれる。

#データの整備

必要なデータを集めたら、次はそれを処理する時間。いくつかの指標は、信頼できる結果を得るために特定の過去データが必要なんだ。だから、最初の方の不完全なデータポイントは捨てる必要がある。これは大きなパーティーの前に掃除するみたいなもので、誰もそのごちゃごちゃを扱いたくはないから。

掃除が終わったら、データを観察して、パターンや関係を理解する。時々、情報が多すぎると問題になることがあるけど、これは大きな心配じゃない。なぜなら、私たちの主な目標はトレンドを見て予測を立てることだから。

#モデルの作成と予測

未来の価格を予測するために、データを二つの重要な部分に分けたよ：トレーニングとテスト。大きなゲームの練習みたいに、トレーニングセットは選手（データ）を準備する場所で、テストセットは彼らのパフォーマンスを見る場所。

二つの異なるモデルを構築したよ：重回帰分析（MLR）と長短期記憶（LSTM）。MLRは昔ながらの頼りになる車みたいなもので、目的地には行けるけど、速い訳じゃない。一方、LSTMはスピードと効率を重視したスポーツカーみたいなもので、時間に伴うパターンを理解するのに特に優れてる。

#重回帰分析（MLR）

MLRは、異なる手がかり（データポイント）間の関係を見つけようとする探偵みたいなもんだ。過去の情報を分析して、未来の結果を予測する。ただ、MLRは数学がいっぱい必要なことが多くて、複雑になっちゃうことがある。それに、時には古いデータに頼りすぎて、最近のトレンドを予測するのが難しくなる。

私たちの場合、次の21日の終値を予測するために複数のMLRモデルを設定したよ。これは、22個のケーキを一気に焼こうとするみたいで、結構大変！

#長短期記憶（LSTM）

さて、LSTMについて話そう。これは違ったアプローチを取るんだ。重要なことを覚えて、重要じゃないことは忘れるロボットを教えるみたいな感じ。これが重要で、投資では、過去のすべてのデータが未来の予測に役立つわけじゃないから。

LSTMは、時間依存データを効率的に処理できる独自の構造を持ってる。忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートの三つの重要な部分があって、これらのゲートはロボットに何を覚えて、何を無視するかを教える教師みたいなもんだ。これにより、LSTMは古いMLRよりも予測に優れてる。

#結果と観察

予測を実行した後、それを使ってビットコインの移動平均を計算したよ。MLRの結果は実際の移動平均とあまり一致しなかったけど、LSTMの出力は現実にずっと近かった。これは、LSTMが本当に重要なパターンやトレンドを捉えるのが得意なことを示唆してる。

二つのモデルの結果を比較すると、LSTMが特に仮想通貨のような速い市場でMLRよりも優れていることが明らかだった。これは、最近のデータに焦点を当てるLSTMの能力が、より良い予測につながるからかも。

#結論

もし仮想通貨の市場フェーズをうまく予測できれば、投資家にとってものすごく役立つことになる。LSTMのような機械学習技術を使って、過去のデータを分析して未来のトレンドを特定できれば、投資家が賢い判断を下す手助けになるんだ。

だから、あなたが経験豊富な投資家でも、ビットコインの世界に興味がある普通の人でも、予測の仕組みを理解することで、仮想通貨の波乱万丈の旅を少しでも怖くなくできるかも。大事なのは、そのスリルを楽しんで、トレンドに目を向けることだよ！