ビットコインの2022年の予測データを作ってみた

最近，プライベートや仕事でもPythonを利用することが多くなってきているので，自分の学習ついでにpandas.dataframeとfbprophetを利用して，ビットコインの価格予測データをつくってみました．使用するメインの予測プログラムはfacebookが開発したfbprophetになります．

検証に使ったデータの取得方法

Pandas.Dataframeの機能を使ってwebサイトからデータを取得できます．株価などを取得する方法のチュートリアルが多くありますが，それらを参考にさせてもらいました．過去７年間ぐらいのデータを取得するコード例は以下のようになります．

end = datetime.today()

#Start date set to seven year back

start = datetime(end.year-7,end.month,end.day)

#using yahoo finance to grab cryptocurrency data

code = 'CBBTCUSD'

BTC = pdr.DataReader(code,'fred',start,end)

昔はyahoo financeでもデータ取得ができましたが，最近はアクセスが集中しすぎるなどの理由で使用を制限しているようです．ここでは，’fred’(Federal Reserve Economic Data)を指定して，コインベースのUSD建のデータ（CBBTCUSD）を取得しています．これのデータを組み込み関数で一旦csvに保存して検証に使用しました．プロットしてみるとちゃんと取得できていることが確認できます．

中には欠損データがあったりするので，それは適宜削除します．そして，手動で，最初の１行目に”ds”,”y”を追加して上書きします．尚，私が試した範囲では2015年頭ぐらいまでしか過去データを取得できませんでした．

2022年の価格予測

　このままデータを読み込ませてもOKですが，フィッティング結果があまり上手く行かなかったので，価格を対数変換してから予測データを生成しました．元のリニアスケールに戻すには自然対数の底eの累乗を計算する必要があります．一応結果としては，以下のようになりました．

2022年の頭には， 16万3千ドル（exp^12）ぐらいまで上昇するという予測結果になっています．これは大体ストックフローモデルで予測されている結果に一致します．予測結果のバラつきは日数が増えるごとに当然ならが大きくなっていきます．面白いのは，付属結果としてある程度のトレンドの計算結果も出力してくれることです．長期的なトレンドはこのまま上昇を続けていくという結果になっています．月ごとの傾向としては9月，10月は調整が入って価格が下がるという結果が出ており，こちらも2017年から私が経験してきた相場の浮き沈みの感覚とも一致しています．曜日ごとの傾向では，木曜日に大きく下落する傾向があること月曜日は上昇しやすいことがわかります．最近の傾向としては機関投資家などプロが参入してきたせいか日曜日は相場が落ち着く傾向がありますが，2015年から傾向を調べるとこういった結果になるのかもしれません． 

まとめ

Fbprophetを使ってビットコインの来年までの価格予測を行ってみました．個人的に驚いたのは対数変換をしてフィッティングを行うとストックフローモデルに近い結果が得られたことです．過去の傾向と照らし合わせると今年後半にまた急激な上昇がある可能性は高いようです．まだ確実ではありませんが，ビットコイン現物のETFがSECに承認されるとその傾向に弾みがつきそうです．