仮想通貨価格推定で学ぶPython時系列データ解析: Prophet編

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はじめに

仮想通貨と時系列データ解析の関連性

仮想通貨は、デジタル資産であり、暗号技術を使用して取引が行われます。多くの仮想通貨が存在し、それぞれ独自の価格動向があります。仮想通貨市場は非常に変動性が高く、価格予測が困難です。そこで、時系列データ解析を使用して、過去の価格変動のパターンを把握し、将来の価格を予測することが行われます。

PythonとProphetの利点

Pythonは、データ解析や機械学習に広く使用されるプログラミング言語です。Pythonには、時系列データ解析を行うための多くのライブラリが存在します。Prophetは、Facebookが開発した時系列データ解析のためのPythonライブラリであり、時系列データのトレンドや周期性を自動的に検出し、モデル化することができます。また、欠損値や外れ値に対しても頑健であり、仮想通貨市場のように変動性が高くデータが不安定な場合でも、高い精度で予測が可能です。さらに、Prophetは簡単に使用できるため、専門的な知識がなくても時系列データ解析を行うことができます。

仮想通貨の基本

仮想通貨の概要

仮想通貨は、デジタル資産であり、暗号技術を使用して取引が行われます。ビットコインやイーサリアムなど、多くの仮想通貨が存在し、それぞれ独自の価格動向があります。

ビットコインとは？

ビットコインは、最も有名な仮想通貨の1つであり、2009年に誕生しました。ビットコインは、分散型台帳技術であるブロックチェーンを使用して、取引が行われます。ビットコインの価格は、需要と供給のバランスや、政府の規制、マーケットの信頼性など、多岐にわたる要因によって影響を受けます。過去には、ビットコインの価格が急騰したり、急落したりすることがありました。時系列データ解析を使用して、過去の価格変動のパターンを把握し、将来の価格を予測することである程度のリスクは回避できると思われます。また、データ数が多いことからPythonのProphetライブラリを使用することで、比較的高い精度でビットコインの価格予測が可能です。

イーサリアムとは？

イーサリアムは、ビットコインと同様に、分散型台帳技術であるブロックチェーンを使用した仮想通貨の1つです。イーサリアムは、ビットコインとは異なり、スマートコントラクトと呼ばれるプログラムを実行することができます。スマートコントラクトは、契約書のようなものであり、自動的に実行されるため、信頼性が高く、効率的な取引が可能です。イーサリアムは、ビットコインよりも高度な機能を持ち、多くの開発者が活用しています。イーサリアムの価格は、ビットコインと同様に、需要と供給のバランスや、政府の規制、マーケットの信頼性など、多岐にわたる要因によって影響を受けます。時系列データ解析を使用して、過去の価格変動のパターンを把握し、将来の価格を予測することである程度のリスクは回避できると思われます。また、ビットコインに次いでデータ数が多いことからPythonのProphetライブラリを使用することで、高い精度でイーサリアムの価格予測が可能です。

仮想通貨市場の動向

仮想通貨市場は非常に変動性が高く、価格予測が困難です。価格変動の原因は、需要と供給のバランスや、政府の規制、マーケットの信頼性など、多岐にわたります。

時系列データ解析とは

時系列データの特徴

時系列データは、一定の時間間隔で観測されたデータの系列です。例えば、株価や気温、人口などが挙げられます。時系列データは、時間の経過に伴って変化する傾向があり、トレンドや周期性を持つことがあります。

時系列データ解析の目的

時系列データ解析は、過去のデータをもとに未来のデータを予測するための手法です。仮想通貨価格推定において、時系列データ解析は価格変動のパターンを把握し、将来の価格を予測するために使用されます。

Pythonを使った時系列データ解析

Pythonの利点

Pythonは、データ解析や機械学習に広く使用されるプログラミング言語です。Pythonには、時系列データ解析を行うための多くのライブラリが存在します。

Pythonでの時系列データ解析の手法

Pythonでの時系列データ解析には、Prophet以外にも、ARIMAモデルを実装するための「statsmodels」ライブラリや、LSTM（長短期記憶）モデルを実装するための「TensorFlow」や「Keras」などのライブラリがあります。

Prophetによる時系列データ解析

Prophetの概要

Prophetは、Facebookが開発した時系列データ解析のためのPythonライブラリであり、時系列データのトレンドや周期性を自動的に検出し、モデル化することができます。

Prophetの特徴と利点

Prophetは、欠損値や外れ値に対しても頑健であり、仮想通貨市場のように変動性が高くデータが不安定な場合でも、高い精度で予測が可能です。さらに、Prophetは簡単に使用できるため、専門的な知識がなくても時系列データ解析を行うことができます。

仮想通貨価格推定の実践

データの収集と前処理について

仮想通貨価格推定を行うためには、まず過去の価格データを収集し、前処理を行います。前処理には、欠損値の処理や外れ値の除去、データの正規化などが含まれます。

データの収集と前処理のクラス

このコードでは、Historic-Cryptoライブラリとloguruライブラリをインストールしています。CryptoDataクラスは、通貨レート、データ取得間隔、データ取得範囲を引数として受け取り、データの取得、整形、保存、読み込みを行います。if __name__ == "__main__":以下では、CryptoDataクラスを使用して、学習用データとテスト用データを取得し、整形して保存しています。

# Historic-Cryptoライブラリとloguruライブラリをインストール
# 必要なライブラリをインストールしていない場合は、コメントアウトを外して実行する必要がある
# !pip install Historic-Crypto
# !pip install loguru

from typing import List
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
from loguru import logger

# 通貨レートのデータを取得、整形、保存、読み込みを行うクラス
class CryptoData:
    def __init__(self, symbol: str, granularity: int, start_date: str, end_date: str):
        # 通貨レート、データ取得間隔、データ取得範囲を引数として受け取る
        self.symbol = symbol
        self.granularity = granularity
        self.start_date = start_date
        self.end_date = end_date
        # データセットの名前を作成
        self.dataset_name = f"symbol-{self.symbol}_granularity-{self.granularity}_start-{self.start_date}_end-{self.end_date}.csv"

    # 通貨レートのデータを取得する
    def retrieve_data(self) -> pd.DataFrame:
        data = HistoricalData(self.symbol, self.granularity, self.start_date, self.end_date).retrieve_data()
        return data

    # データを整形する
    def adjust_data(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        data = data.reset_index()
        data.columns = ["Time", "Low", "High", "Open", "Close", "Volume"]
        return data

    # データを保存する
    def save_dataset(self, data: pd.DataFrame) -> None:
        data.to_csv(self.dataset_name, index=False)

    # データを読み込む
    def load_dataset(self) -> pd.DataFrame:
        data = pd.read_csv(self.dataset_name)
        return data

if __name__ == "__main__":
    # 通貨レート、データ取得間隔、データ取得範囲、予測期間を指定
    symbols = ["XLM-USD"]
    granularity = 3600
    train_start_date = "2020-01-01-00-00"
    train_end_date = "2020-02-01-00-00"
    #train_end_date = "2023-03-31-00-00"
    #test_start_date = "2023-04-01-00-00"
    test_start_date = "2023-04-25-00-00"
    test_end_date = "2023-04-26-00-00"
    periods = 30

    # 学習用データを取得、整形、保存
    train_data = CryptoData(symbol, granularity, train_start_date, train_end_date)
    train_df = train_data.retrieve_data()
    train_df = train_data.adjust_data(train_df)
    train_data.save_dataset(train_df)

    # テスト用データを取得、整形、保存
    test_data = CryptoData(symbol, granularity, test_start_date, test_end_date)
    test_df = test_data.retrieve_data()
    test_df = test_data.adjust_data(test_df)
    test_data.save_dataset(test_df)

データの収集と前処理のクラスの解説

このコードは、Historic-Cryptoライブラリとloguruライブラリを使用して、仮想通貨のレートデータを取得、整形、保存、読み込みを行うクラスCryptoDataを定義しています。また、if __name__ == "__main__":以下では、CryptoDataクラスを使用して、学習用データとテスト用データを取得し、整形して保存しています。

---

まず、Historic-Cryptoライブラリとloguruライブラリをインストールするためのコメントアウトがあります。これらのライブラリは、通貨レートのデータを取得するために使用されます。

# Historic-Cryptoライブラリとloguruライブラリをインストール
# 必要なライブラリをインストールしていない場合は、コメントアウトを外して実行する必要がある
# !pip install Historic-Crypto
# !pip install loguru

---

次に、CryptoDataクラスが定義されています。このクラスは、通貨レート、データ取得間隔、データ取得範囲を引数として受け取り、データの取得、整形、保存、読み込みを行います。

class CryptoData:
    def __init__(self, symbol: str, granularity: int, start_date: str, end_date: str):
        # 通貨レート、データ取得間隔、データ取得範囲を引数として受け取る
        self.symbol = symbol
        self.granularity = granularity
        self.start_date = start_date
        self.end_date = end_date
        # データセットの名前を作成
        self.dataset_name = f"symbol-{self.symbol}_granularity-{self.granularity}_start-{self.start_date}_end-{self.end_date}.csv"

    # 通貨レートのデータを取得する
    def retrieve_data(self) -> pd.DataFrame:
        data = HistoricalData(self.symbol, self.granularity, self.start_date, self.end_date).retrieve_data()
        return data

    # データを整形する
    def adjust_data(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        data = data.reset_index()
        data.columns = ["Time", "Low", "High", "Open", "Close", "Volume"]
        return data

    # データを保存する
    def save_dataset(self, data: pd.DataFrame) -> None:
        data.to_csv(self.dataset_name, index=False)

    # データを読み込む
    def load_dataset(self) -> pd.DataFrame:
        data = pd.read_csv(self.dataset_name)
        return data

__init__メソッドでは、引数として受け取った通貨レート、データ取得間隔、データ取得範囲をインスタンス変数に格納し、データセットの名前を作成しています。

retrieve_dataメソッドでは、Historic-Cryptoライブラリを使用して、通貨レートのデータを取得しています。取得したデータは、pd.DataFrame形式で返されます。

adjust_dataメソッドでは、取得したデータを整形しています。reset_indexメソッドを使用して、インデックスをリセットし、列名を設定しています。

save_datasetメソッドでは、整形したデータをCSVファイルとして保存しています。

load_datasetメソッドでは、保存したCSVファイルを読み込んで、pd.DataFrame形式で返しています。

---

次に、if __name__ == "__main__":以下では、CryptoDataクラスを使用して、学習用データとテスト用データを取得し、整形して保存しています。

if __name__ == "__main__":
    # 通貨レート、データ取得間隔、データ取得範囲、予測期間を指定
    symbols = ["XLM-USD"]
    granularity = 3600
    train_start_date = "2020-01-01-00-00"
    train_end_date = "2020-02-01-00-00"
    #train_end_date = "2023-03-31-00-00"
    #test_start_date = "2023-04-01-00-00"
    test_start_date = "2023-04-25-00-00"
    test_end_date = "2023-04-26-00-00"
    periods = 30

    # 学習用データを取得、整形、保存
    train_data = CryptoData(symbol, granularity, train_start_date, train_end_date)
    train_df = train_data.retrieve_data()
    train_df = train_data.adjust_data(train_df)
    train_data.save_dataset(train_df)

    # テスト用データを取得、整形、保存
    test_data = CryptoData(symbol, granularity, test_start_date, test_end_date)
    test_df = test_data.retrieve_data()
    test_df = test_data.adjust_data(test_df)
    test_data.save_dataset(test_df)

if __name__ == "__main__":以下では、symbolsに通貨レートを、granularityにデータ取得間隔を、train_start_dateとtrain_end_dateに学習用データの取得範囲を、test_start_dateとtest_end_dateにテスト用データの取得範囲を指定しています。

CryptoDataクラスを使用して、学習用データとテスト用データを取得し、整形して保存しています。retrieve_dataメソッドでデータを取得し、adjust_dataメソッドで整形しています。最後に、save_datasetメソッドでCSVファイルとして保存しています。

Prophetを使ったモデル構築について

Prophetを使用して、過去の価格データからモデルを構築し、未来の価格を予測します。Prophetは、時系列データのトレンドや周期性を自動的に検出し、モデル化するため、高い精度で予測が可能です。

Prophetを使ったモデルのクラス