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【仮想通貨】価格推定!驚異のR=0.99!

https://cdn.apollon.ai/media/notebox/a0ca1f16-fcfa-45e4-956d-91b169eec863.jpeg

0.はじめに

本記事ではテクニカル指標を用いて高精度な仮想通貨の価格を推定します.
対象とした仮想通貨はステラルーメン(XLM)です.
単価が15円前後なので,今後遊び間隔で取引ができると思いこちらを選びました.
*最小サイズが0.1ですので,実際には3円程度でやり取りする予定です.

1. データセット

88967個のXLMのデータを使用します.
2022-07-04 17:38:39,255  __main__:       62             __init__ [ INFO]: Initialization is complete.
2022-07-04 17:39:08,095  __main__:       73        load_datasets [ INFO]: log_file_list : 88967
データの範囲は6月下旬のデータです. *見にくいので拡大して見てください.

2. データ整形

データセットから特徴量を抽出し整形します.
その結果,データを5889個と1473個のデータに分割します.
2022-07-04 18:14:48,437  main:      245   _creata_train_test [ INFO]: technical_df len : 7362
2022-07-04 18:14:48,439  main:      251   _creata_train_test [ INFO]: train_df len : 5889
2022-07-04 18:14:48,440  main:      252   _creata_train_test [ INFO]: test_df  len : 1473

3. 価格推定

推定結果はこのようにぼぼドンピシャに推定できるようになっています.

4.仮想構築

仮想環境の構築

conda create -n CyAzu38 python=3.8
conda activate CyAzu38

必要パッケージをインストール

pip install seaborn
pip install tqdm
pip install download\TA_Lib-0.4.24-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install pycaret

パッケージ一覧

alembic                   1.8.0
argon2-cffi               21.3.0
argon2-cffi-bindings      21.2.0
asttokens                 2.0.5
attrs                     21.4.0
backcall                  0.2.0
beautifulsoup4            4.11.1
bleach                    5.0.1
blis                      0.7.8
Boruta                    0.3
catalogue                 1.0.0
certifi                   2022.6.15
cffi                      1.15.1
charset-normalizer        2.1.0
click                     8.1.3
cloudpickle               2.1.0
colorama                  0.4.5
colorlover                0.3.0
cufflinks                 0.17.3
cycler                    0.11.0
cymem                     2.0.6
Cython                    0.29.14
databricks-cli            0.17.0
debugpy                   1.6.0
decorator                 5.1.1
defusedxml                0.7.1
docker                    5.0.3
entrypoints               0.4
executing                 0.8.3
fastjsonschema            2.15.3
Flask                     2.1.2
fonttools                 4.33.3
funcy                     1.17
future                    0.18.2
gensim                    3.8.3
gitdb                     4.0.9
GitPython                 3.1.27
greenlet                  1.1.2
htmlmin                   0.1.12
idna                      3.3
ImageHash                 4.2.1
imbalanced-learn          0.7.0
importlib-metadata        4.12.0
importlib-resources       5.8.0
ipykernel                 6.15.0
ipython                   8.4.0
ipython-genutils          0.2.0
ipywidgets                7.7.1
itsdangerous              2.1.2
jedi                      0.18.1
Jinja2                    3.1.2
joblib                    1.1.0
jsonschema                4.6.1
jupyter-client            7.3.4
jupyter-core              4.10.0
jupyterlab-pygments       0.2.2
jupyterlab-widgets        1.1.1
kiwisolver                1.4.3
kmodes                    0.12.1
lightgbm                  3.3.2
llvmlite                  0.37.0
Mako                      1.2.1
MarkupSafe                2.1.1
matplotlib                3.5.2
matplotlib-inline         0.1.3
missingno                 0.5.1
mistune                   0.8.4
mlflow                    1.27.0
mlxtend                   0.19.0
multimethod               1.8
murmurhash                1.0.7
nbclient                  0.6.6
nbconvert                 6.5.0
nbformat                  5.4.0
nest-asyncio              1.5.5
networkx                  2.8.4
nltk                      3.7
notebook                  6.4.12
numba                     0.54.1
numexpr                   2.8.3
numpy                     1.19.5
oauthlib                  3.2.0
packaging                 21.3
pandas                    1.4.3
pandas-profiling          3.2.0
pandocfilters             1.5.0
parso                     0.8.3
patsy                     0.5.2
phik                      0.12.2
pickleshare               0.7.5
Pillow                    9.2.0
pip                       21.2.2
plac                      1.1.3
plotly                    5.9.0
preshed                   3.0.6
prometheus-client         0.14.1
prometheus-flask-exporter 0.20.2
prompt-toolkit            3.0.30
protobuf                  4.21.2
psutil                    5.9.1
pure-eval                 0.2.2
pycaret                   2.3.10
pycparser                 2.21
pydantic                  1.9.1
Pygments                  2.12.0
PyJWT                     2.4.0
pyLDAvis                  3.2.2
pynndescent               0.5.7
pyod                      1.0.2
pyparsing                 3.0.9
pyrsistent                0.18.1
python-dateutil           2.8.2
pytz                      2022.1
PyWavelets                1.3.0
pywin32                   227
pywinpty                  2.0.5
PyYAML                    5.4.1
pyzmq                     23.2.0
querystring-parser        1.2.4
regex                     2022.6.2
requests                  2.28.1
scikit-learn              0.23.2
scikit-plot               0.3.7
scipy                     1.5.4
seaborn                   0.11.2
Send2Trash                1.8.0
setuptools                61.2.0
six                       1.16.0
smart-open                6.0.0
smmap                     5.0.0
soupsieve                 2.3.2.post1
spacy                     2.3.7
SQLAlchemy                1.4.39
sqlparse                  0.4.2
srsly                     1.0.5
stack-data                0.3.0
statsmodels               0.13.2
TA-Lib                    0.4.24
tabulate                  0.8.10
tangled-up-in-unicode     0.2.0
tenacity                  8.0.1
terminado                 0.15.0
textblob                  0.17.1
thinc                     7.4.5
threadpoolctl             3.1.0
tinycss2                  1.1.1
tornado                   6.2
tqdm                      4.64.0
traitlets                 5.3.0
typing_extensions         4.3.0
umap-learn                0.5.3
urllib3                   1.26.9
visions                   0.7.4
waitress                  2.1.2
wasabi                    0.9.1
wcwidth                   0.2.5
webencodings              0.5.1
websocket-client          1.3.3
Werkzeug                  2.1.2
wheel                     0.37.1
widgetsnbextension        3.6.1
wincertstore              0.2
wordcloud                 1.8.2.2
yellowbrick               1.3.post1
zipp                      3.8.0

5.配布コードと配布モデルの使い方

(CyAzu38)  CCyAzu>python CythonDemo.py
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
                        Low    High    Open   Close  total_vol  total_bid_vol  \
time2
2022-06-21 23:57:00  16.134  16.151  16.151  16.134     849.46         565.39
2022-06-21 23:58:00  16.130  16.136  16.134  16.135    2746.67        1832.74
2022-06-21 23:59:00  16.124  16.139  16.133  16.139    1914.65         986.43
2022-06-22 00:00:00  16.138  16.154  16.147  16.140    2500.28        1484.01
2022-06-22 00:01:00  16.112  16.150  16.140  16.122    1781.19        1278.39
...                     ...     ...     ...     ...        ...            ...
2022-06-29 13:30:00  15.538  15.564  15.538  15.557    1111.20         503.27
2022-06-29 13:31:00  15.541  15.562  15.557  15.541    1091.06         702.86
2022-06-29 13:32:00  15.541  15.591  15.541  15.590    1254.67         388.97
2022-06-29 13:33:00  15.595  15.618  15.595  15.614    3842.93        1312.18
2022-06-29 13:34:00  15.614  15.625  15.614  15.617     660.25         515.43

                     total_ask_vol
time2
2022-06-21 23:57:00         284.07
2022-06-21 23:58:00         913.93
2022-06-21 23:59:00         928.22
2022-06-22 00:00:00        1016.27
2022-06-22 00:01:00         502.80
...                            ...
2022-06-29 13:30:00         607.93
2022-06-29 13:31:00         388.20
2022-06-29 13:32:00         865.70
2022-06-29 13:33:00        2530.75
2022-06-29 13:34:00         144.82

[7362 rows x 7 columns]
Transformation Pipeline and Model Successfully Loaded
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
                        Low    High    Open   Close  total_vol  total_bid_vol  \
time2
2022-06-21 23:57:00  16.134  16.151  16.151  16.134     849.46         565.39
2022-06-21 23:58:00  16.130  16.136  16.134  16.135    2746.67        1832.74
2022-06-21 23:59:00  16.124  16.139  16.133  16.139    1914.65         986.43
2022-06-22 00:00:00  16.138  16.154  16.147  16.140    2500.28        1484.01
2022-06-22 00:01:00  16.112  16.150  16.140  16.122    1781.19        1278.39
2022-06-22 00:02:00  16.122  16.126  16.123  16.124    2370.86        1675.97
2022-06-22 00:03:00  16.091  16.124  16.124  16.110    3319.55        1884.16
2022-06-22 00:04:00  16.096  16.116  16.114  16.110    3113.74        1264.03
2022-06-22 00:05:00  16.103  16.110  16.110  16.105     956.01         508.67
2022-06-22 00:06:00  16.101  16.109  16.109  16.107    1197.93         715.58

                     total_ask_vol      Label      mid
time2
2022-06-21 23:57:00         284.07  16.019891  16.1425
2022-06-21 23:58:00         913.93  16.019293  16.1330
2022-06-21 23:59:00         928.22  16.019847  16.1315
2022-06-22 00:00:00        1016.27  16.019775  16.1460
2022-06-22 00:01:00         502.80  16.019567  16.1310
2022-06-22 00:02:00         694.89  16.018789  16.1240
2022-06-22 00:03:00        1435.39  16.019141  16.1075
2022-06-22 00:04:00        1849.71  16.019771  16.1060
2022-06-22 00:05:00         447.34  16.019679  16.1065
2022-06-22 00:06:00         482.35  16.019741  16.1050

(CyAzu38)  CCyAzu>
配布した.pyファイルを実行してもらえば動くと思います.
実行すると下記のグラフが出力されます.

配布コード

上記の「CythonDemo.py」や「TA_Lib-0.4.24-cp38-cp38-win_amd64.whl」,推定モデルの「my_best_pipeline_tuned_blended_XLM_JPY_v1_01m.pkl」 などを一括で含んだZIPを配布します.
下記サイトにて配布しています.

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