028-10

2022-03-09 (水) 08:26:17 (72d) | Topic path: Top / 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

file10_SIG-FIN-28.pdf

添付ファイル: file10_SIG-FIN-28.pdf 243件 [詳細]
トップ   編集 凍結 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS