028-10

第28回研究会

ローソク足を学習させた畳み込みニューラルネットワークによる仮想通貨価格予測　†

著者†

萩尾友彦, 佐野睦夫(大阪工業大学)

概要†

ここ数年で仮想通貨への注目度が高まっている．しかし，価格変動が大きいため，損失を被るリスクが高い．そこで仮想通貨の価格の上下を予測することによって，リスクを減らしたいと考える．本研究では，ローソク足を学習させたCNN（畳み込みニューラルネットワーク）のモデルを用いて予測を行う．1分足，5分足，15分足，1時間足，2時間足のデータを学習させたモデルをそれぞれ用意する．本実験では，ローソク足5本で1セットとした画像パターンデータを学習し、未知データとして用意した5本1セットのローソク足の画像パターンを入力することによって，価格が上がるのか下がるのかを予測する． 1分足を学習させたモデルがもっとも良い予測精度をだした．

キーワード†

仮想通貨, CNN, ローソク足, 短期予測

論文†

10_SIG-FIN-28.pdf