028-10

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[[第28回研究会>028]]

* 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　 [#m35bae35]

** 著者 [#t9fcb14b]
萩尾友彦, 佐野睦夫(大阪工業大学)

**概要 [#q893b92a]
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 [#cb8ae15d]
仮想通貨, CNN, ローソク足, 短期予測

**論文 [#y981c634]

//(3月9日以降に公表いたします)
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