AI(人工知能)とファイナンス

AIがビットコインを予測する仕組みを分かりやすく解説!

仮想通貨のイメージ

AI(人工知能)というと自動運転や画像認識といったものに使われているイメージがあります。しかし、現在では仮想通貨のビットコインの予想にAI(人工知能)が用いられているんです。

なお、企業ではAI(人工知能)によってビットコインの値を予測するツールが開発されたり、個人でも基本から学んでいけば実装していくことが可能になりました。このように、専門家の意見ではなく、AI(人工知能)が仮想通貨を予測できるというのは本当にすごい時代になりましたよね。

そこで今回は、そんなAI(人工知能)がビットコインを予測する仕組みを分かりやすく解説します。AI(人工知能)がビットコインを予測するということは、どのようなものなのかを知って、これを機会にみなさんもやってみてはどうでしょうか。そして、基本的な予測以外にユニークな方法でAI(人工知能)がビットコインを予測している実例もお伝えしていきます。

AIがビットコインを予測する仕組みとは

パソコンのイメージ

今回は個人でもできる範囲でAI(人工知能)がビットコインを予測する方法を解説していきましょう。

この場合には以下の2つでディープラーニングさせることで、AI(人工知能)がビットコインを予測できるようになります。

  • TensorFlowを背景にしてできた「Keras」
  • 「LSTM」などを利用している

このままではよくわからないでしょうから1つずつ説明していきましょう。

まずTensorFlowというのは、Google社から公開されたオープンソフトウェアライブラリ、ソースコードを自由に改造できるなど制約が緩いソフトウェアのこと。

そして、

このTensorFlow上で動くのがサポートライブラリ、プログラミングをさらに補助してくれるツールが「Keras」です。一般的には、AI(人工知能)を作る際には数学知識がないとプログラミングできないですが、このTensorFlowにより簡単に書けるようになります。

さらに、Kerasによって短いソースコードで書けるようになっています。

ですからこれらによってAI(人工知能)でビットコインを予測するためのプログラミングが、素人でも勉強すればできるようになったのです。

次にLSTMについて説明しましょう。

LSTMとは正確にはLong Short Term Memoryというもので、時系列データを上手く学習できるように考えられたモデルです。

これが開発される以前は、再帰型のニューラルネットや、データを保存できる中間層を持っているネットワーク、別名リカレントニューラルネット(RNN)などで学習できないか試されてきました。しかし、情報量が多くなるとうまく学習ができないという問題が発生したのです。

そのため、別のアプローチで誕生したのがこちらのLSTM。こちらは通常存在しているAI(人工知能)の中間層の代わりにLSTMを入れることで複雑な機構を持たせ、これによって情報量が多くても時系列データを扱えるようになりました。

このような画期的な開発によってAI(人工知能)がビットコインを予測するための時系列データを学習できるようになったのです。現在ではこれ以外にも同じように使えるモデルがありますが、基本はこちらになるでしょう。

そして、これらの2つによってプログラミングを行い、ディープラーニングをさせることでAI(人工知能)がビットコインを予測することができるようになります。

なお、詳しいディープラーニングの流れを簡単に説明しておくと、

プログラミングの環境を整えた上で、例えば2018年までの全ての時系列データを用いて学習し、学習が完了したら2018以降の未知のデータで結果がどうなのか確認する。そのようにしてビットコインを予測できるAI(人工知能)としての質を高めていくことができます。

もちろん場合によっては上手くいかなかったり、より学習させる必要も出てきますが、おおよそ上のような流れとなっています。

以上、これがAI(人工知能)でビットコインを予測する仕組みです。

多くの場合、説明してきたような方法でディープラーニングさせ、ビットコインを予測できるAI(人工知能)にしていくのですが、しかし、中にはそのような方法を取っていないAI(人工知能)もあります。

それでは今度はその代表的な例について触れていきましょう。

webbotを使ってAIがビットコインを予測する方法

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AI(人工知能)でビットコインを予測する方法は上のような仕組みで行っているものもあれば、ユニークな方法で行っているものもあります。なかでも「Webbot」はその代表的な例でしょう。

こちらはそもそもSNSなどに書き込まれるコメントから、事件などを予測するためのツールとして開発されたものでした。例えばテロリストがテロを計画していることを、収集したコメントを分析することで予測するとか。

わかりやすくいえば、群集心理を解析するものだったのです。ところがこちらは開発を進めていく中で、金融市場にも使えるのではないかと考えられるようになったのです。

というのも金融市場では群集心理が働く時があります。

例えばなんらかのニュースによって株価が下落し、一部の投資家が保有していた株式を売る。そして、市場がさらに値を下げてこれがさらなる売りを呼んでしまう。

いわゆるパニック売りとなった場合などがこれにあてはまります。この「Webbot」はネット上に存在している個人のコメントから今後どのような心理的な動きがあるのかを予想していく仕組みなのです。

なお、詳しく手順を解説していくと以下のとおり。

  1. ネット上の個人が投稿したコメントを集める
  2. コメントにどれぐらいの感情が込められているのかをAI(人工知能)で解析する
  3. 解析結果から将来を予測する

特に重要なのは2の手順で、感情に関するキーワードを収集した言語収集用ソフトウェアを使いながらAI(人工知能)で解析を行っていきます。ビットコインでは心理的な動きも大きく影響しているので、このAI(人工知能)であればビットコインを予測することも可能でしょう。

実際さまざまな予測を的中させており、有料のサービスでありながら多くの人が使うようになっています。上で紹介したLTSMを使った方法とは大きくアプローチが違いますが、心理的な側面が値動きに影響を与えることは間違いないでしょうから、有用なビットコインを予測するAI(人工知能)だといえますよね。

素晴らしいサービスであることは間違いないですから、興味があれば利用してみてください。

 

ビットコインのイメージ

最後に、このようなAIがビットコインを予測するサービスなどを利用する場合に、知ってほしいことをお伝えしていきます。

まず、自身でプログラミングしていく場合にはディープラーニングさせて行く方法だけでなく、基本的な手法も学んでおくべきです。実はビットコインはAI(人工知能)以外でも予測する方法はあります。

例えば前日の価格から予想するラグモデルや、株などの確立的に動くものに適応されるランダムウォークモデルなどは知識として知っておきましょう。なぜならディープラーニングさせてAI(人工知能)にビットコインを予測させようとしていくと、場合によってはこれらと同様のものを作り出してしまうことがあるからです。

もし、そのような結果になってしまった場合には非常に意味がないと思いませんか。複雑な方法をとっているにもかかわらず同じような答えを導き出すAI(人工知能)を使うなら、ラグモデルなどをそのまま使ったほうが効率的です。

したがって、そのように判断するためにもどのようなモデルがあるのかなど勉強していくことは欠かせません。必要であると感じたら何でも学んでいくことが大切になります。

次に、そもそもどんなビットコインを予測するAI(人工知能)であっても、わからないことがあるということは頭に入れておきましょう。例えば地震などに代表されるような天災の予想は専門家であっても難しいです。

そのため、そのような突発的な事象はAI(人工知能)には予測することができません。これを理解せずにビットコインを予測するAI(人工知能)を使っていけば損失が発生することも考えられます。

したがって、リスクがあることを理解しながら過信せずに使っていくことが大切になってくるでしょう。

以上のことを理解しながらビットコインを予測するAI(人工知能)を使っていきましょう。そうすればきっと良い結果を生むことにつながります。

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