機械学習による仮想通貨価格予測第2部：Prophet/LSTMによる価格予測モデル構築

はじめに

第1部では、機械学習による価格予測の基盤となるデータ前処理について解説しました。第2部では、実際の予測モデルの構築方法について、Facebook ProphetとLSTM（Long Short-Term Memory）という2つの強力な手法を詳しく解説します。

本記事では、それぞれのモデルの特徴を活かした実装方法と、実際のトレーディングで成果を上げるための最適化テクニックを紹介します。

なぜProphetとLSTMなのか

Prophet の特徴と適用場面

自動的なトレンド検出：長期的な価格動向を自動的に把握
季節性の考慮：仮想通貨特有の週末効果や月末効果を捉える
異常値への頑健性：急激な価格変動に影響されにくい
解釈可能性：予測の構成要素を分解して理解可能

LSTM の特徴と適用場面

長期記憶：過去の重要なパターンを長期間記憶
非線形な関係性：複雑な市場の動きを学習可能
高い予測精度：適切に調整すれば非常に高い精度を実現
短期予測に強い：数時間〜数日先の予測に特に有効

Prophet による高度な予測実装

基本実装から始める

from prophet import Prophet
import pandas as pd
import numpy as np
from prophet.diagnostics import cross_validation, performance_metrics
import plotly.graph_objects as go

class CryptoProphetPredictor:
    def __init__(self, changepoint_prior_scale=0.05, seasonality_prior_scale=10.0):
        """
        Prophet予測モデルの初期化
        
        Args:
            changepoint_prior_scale: トレンドの変化点の柔軟性（デフォルト: 0.05）
            seasonality_prior_scale: 季節性の強さ（デフォルト: 10.0）
        """
        self.changepoint_prior_scale = changepoint_prior_scale
        self.seasonality_prior_scale = seasonality_prior_scale
        self.model = None
        
    def prepare_data(self, df):
        """
        Prophetに適した形式にデータを変換
        """
        prophet_df = pd.DataFrame()
        prophet_df['ds'] = df.index
        prophet_df['y'] = df['close'].values
        
        # 追加の回帰変数（外部要因）
        if 'volume' in df.columns:
            prophet_df['volume'] = df['volume'].values
            prophet_df['volume_change'] = prophet_df['volume'].pct_change()
            
        # テクニカル指標を追加
        if 'RSI_14' in df.columns:
            prophet_df['rsi'] = df['RSI_14'].values
            
        if 'MACD' in df.columns:
            prophet_df['macd'] = df['MACD'].values
            
        return prophet_df.dropna()
    
    def create_model(self, include_regressors=True):
        """
        カスタマイズされたProphetモデルを作成
        """
        self.model = Prophet(
            changepoint_prior_scale=self.changepoint_prior_scale,
            seasonality_prior_scale=self.seasonality_prior_scale,
            yearly_seasonality=True,
            weekly_seasonality=True,
            daily_seasonality=True,
            seasonality_mode='multiplicative',  # 仮想通貨には乗法的季節性が適している
            interval_width=0.95  # 95%信頼区間
        )
        
        # カスタム季節性の追加
        self.model.add_seasonality(
            name='monthly',
            period=30.5,
            fourier_order=5
        )
        
        # 仮想通貨特有の4年サイクル（ビットコインの半減期）
        self.model.add_seasonality(
            name='halving_cycle',
            period=365.25 * 4,
            fourier_order=3
        )
        
        # 外部要因の追加
        if include_regressors:
            self.model.add_regressor('volume_change', standardize=True)
            self.model.add_regressor('rsi', standardize=True)
            self.model.add_regressor('macd', standardize=True)
            
        return self.model
    
    def fit_and_predict(self, train_df, periods=24*7, freq='H'):
        """
        モデルの学習と予測
        
        Args:
            train_df: 学習データ
            periods: 予測期間（デフォルト: 1週間）
            freq: 予測頻度（'H': 時間、'D': 日）
        """
        # モデルの学習
        self.model.fit(train_df)
        
        # 将来の日付を作成
        future = self.model.make_future_dataframe(periods=periods, freq=freq)
        
        # 回帰変数の将来値を予測（簡単な方法として最後の値を使用）
        if 'volume_change' in train_df.columns:
            future['volume_change'] = train_df['volume_change'].iloc[-1]
            future['rsi'] = train_df['rsi'].iloc[-1]
            future['macd'] = train_df['macd'].iloc[-1]
        
        # 予測実行
        forecast = self.model.predict(future)
        
        return forecast
    
    def plot_forecast(self, forecast, actual_df=None):
        """
        予測結果の可視化
        """
        fig = go.Figure()
        
        # 予測値
        fig.add_trace(go.Scatter(
            x=forecast['ds'],
            y=forecast['yhat'],
            mode='lines',
            name='予測値',
            line=dict(color='blue')
        ))
        
        # 信頼区間
        fig.add_trace(go.Scatter(
            x=forecast['ds'].tolist() + forecast['ds'].tolist()[::-1],
            y=forecast['yhat_upper'].tolist() + forecast['yhat_lower'].tolist()[::-1],
            fill='toself',
            fillcolor='rgba(0,100,255,0.2)',
            line=dict(color='rgba(255,255,255,0)'),
            name='95% 信頼区間'
        ))
        
        # 実際の値
        if actual_df is not None:
            fig.add_trace(go.Scatter(
                x=actual_df.index,
                y=actual_df['close'],
                mode='markers',
                name='実際の価格',
                marker=dict(color='black', size=5)
            ))
        
        fig.update_layout(
            title='Prophet による価格予測',
            xaxis_title='日時',
            yaxis_title='価格 (USD)',
            hovermode='x unified'
        )
        
        return fig

高度なモデル評価とクロスバリデーション

def evaluate_prophet_model(model, initial='365 days', period='180 days', horizon='30 days'):
    """
    時系列クロスバリデーションによるモデル評価
    """
    # クロスバリデーション実行
    df_cv = cross_validation(
        model, 
        initial=initial,  # 最初の学習期間
        period=period,    # 各分割の間隔
        horizon=horizon   # 予測期間
    )
    
    # パフォーマンス指標の計算
    df_p = performance_metrics(df_cv)
    
    # 主要指標の抽出
    metrics = {
        'MAPE': df_p['mape'].mean(),  # 平均絶対パーセント誤差
        'MAE': df_p['mae'].mean(),    # 平均絶対誤差
        'RMSE': df_p['rmse'].mean(),  # 二乗平均平方根誤差
        'Coverage': df_p['coverage'].mean()  # 信頼区間のカバレッジ
    }
    
    return metrics, df_cv, df_p

LSTM による高度な予測実装

マルチ機能LSTMモデルの構築

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout, Bidirectional, Attention
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau, ModelCheckpoint
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

class CryptoLSTMPredictor:
    def __init__(self, n_steps=60, n_features=20):
        """
        LSTM予測モデルの初期化
        
        Args:
            n_steps: 入力シーケンスの長さ（過去何時間分のデータを使うか）
            n_features: 特徴量の数
        """
        self.n_steps = n_steps
        self.n_features = n_features
        self.model = None
        self.scaler = MinMaxScaler()
        
    def prepare_sequences(self, df, target_col='close'):
        """
        LSTMに適したシーケンスデータを作成
        """
        # 特徴量の選択
        feature_cols = [col for col in df.columns if col != target_col]
        
        # データの正規化
        scaled_features = self.scaler.fit_transform(df[feature_cols])
        scaled_target = self.scaler.fit_transform(df[[target_col]])
        
        X, y = [], []
        
        for i in range(self.n_steps, len(df)):
            X.append(scaled_features[i-self.n_steps:i])
            y.append(scaled_target[i])
        
        return np.array(X), np.array(y)
    
    def create_advanced_model(self):
        """
        高度なLSTMモデルアーキテクチャ
        """
        model = Sequential([
            # 双方向LSTM層（第1層）
            Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True, dropout=0.2), 
                         input_shape=(self.n_steps, self.n_features)),
            
            # 双方向LSTM層（第2層）
            Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True, dropout=0.2)),
            
            # 通常のLSTM層（第3層）
            LSTM(50, return_sequences=False, dropout=0.2),
            
            # 全結合層
            Dense(50, activation='relu'),
            Dropout(0.2),
            
            Dense(25, activation='relu'),
            Dropout(0.2),
            
            # 出力層
            Dense(1)
        ])
        
        # カスタム損失関数（方向性も考慮）
        def directional_loss(y_true, y_pred):
            mse = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
            
            # 方向性の一致にボーナス
            true_direction = tf.sign(y_true[1:] - y_true[:-1])
            pred_direction = tf.sign(y_pred[1:] - y_pred[:-1])
            direction_accuracy = tf.reduce_mean(
                tf.cast(tf.equal(true_direction, pred_direction), tf.float32)
            )
            
            return mse * (2.0 - direction_accuracy)
        
        # モデルのコンパイル
        model.compile(
            optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
            loss=directional_loss,
            metrics=['mae', 'mse']
        )
        
        self.model = model
        return model
    
    def train_with_callbacks(self, X_train, y_train, X_val, y_val, epochs=100, batch_size=32):
        """
        高度なコールバックを使用した学習
        """
        callbacks = [
            # 早期停止
            EarlyStopping(
                monitor='val_loss',
                patience=10,
                restore_best_weights=True,
                verbose=1
            ),
            
            # 学習率の動的調整
            ReduceLROnPlateau(
                monitor='val_loss',
                factor=0.5,
                patience=5,
                min_lr=0.00001,
                verbose=1
            ),
            
            # モデルチェックポイント
            ModelCheckpoint(
                'best_lstm_model.h5',
                monitor='val_loss',
                save_best_only=True,
                verbose=1
            )
        ]
        
        history = self.model.fit(
            X_train, y_train,
            batch_size=batch_size,
            epochs=epochs,
            validation_data=(X_val, y_val),
            callbacks=callbacks,
            verbose=1
        )
        
        return history
    
    def predict_multi_step(self, X_last, n_future=24):
        """
        複数ステップ先の予測
        """
        predictions = []
        current_input = X_last.copy()
        
        for _ in range(n_future):
            # 1ステップ予測
            pred = self.model.predict(current_input.reshape(1, self.n_steps, self.n_features))
            predictions.append(pred[0, 0])
            
            # 入力を更新（最新の予測を含める）
            current_input = np.roll(current_input, -1, axis=0)
            current_input[-1] = np.append(current_input[-1][:-1], pred)
        
        # 逆正規化
        predictions = self.scaler.inverse_transform(
            np.array(predictions).reshape(-1, 1)
        )
        
        return predictions

アンサンブル予測の実装

class EnsemblePredictor:
    def __init__(self, prophet_model, lstm_model):
        """
        ProphetとLSTMを組み合わせたアンサンブルモデル
        """
        self.prophet_model = prophet_model
        self.lstm_model = lstm_model
        self.weights = {'prophet': 0.4, 'lstm': 0.6}  # 初期重み
        
    def adaptive_weights(self, prophet_errors, lstm_errors):
        """
        過去の誤差に基づいて重みを動的に調整
        """
        # 誤差の逆数を重みとして使用
        prophet_weight = 1 / (prophet_errors.mean() + 1e-6)
        lstm_weight = 1 / (lstm_errors.mean() + 1e-6)
        
        # 正規化
        total_weight = prophet_weight + lstm_weight
        self.weights['prophet'] = prophet_weight / total_weight
        self.weights['lstm'] = lstm_weight / total_weight
        
        return self.weights
    
    def predict(self, prophet_pred, lstm_pred):
        """
        重み付けアンサンブル予測
        """
        ensemble_pred = (
            self.weights['prophet'] * prophet_pred + 
            self.weights['lstm'] * lstm_pred
        )
        
        return ensemble_pred
    
    def predict_with_confidence(self, prophet_forecast, lstm_predictions, confidence_level=0.95):
        """
        信頼区間付きの予測
        """
        # 基本予測
        ensemble_pred = self.predict(
            prophet_forecast['yhat'].values[-len(lstm_predictions):],
            lstm_predictions.flatten()
        )
        
        # Prophetの信頼区間を活用
        prophet_uncertainty = (
            prophet_forecast['yhat_upper'].values[-len(lstm_predictions):] - 
            prophet_forecast['yhat_lower'].values[-len(lstm_predictions):]
        ) / 2
        
        # LSTMの予測分散を推定（簡易的な方法）
        lstm_uncertainty = np.std(lstm_predictions) * 1.96  # 95%信頼区間
        
        # 組み合わせた不確実性
        ensemble_uncertainty = np.sqrt(
            (self.weights['prophet'] * prophet_uncertainty) ** 2 +
            (self.weights['lstm'] * lstm_uncertainty) ** 2
        )
        
        return {
            'prediction': ensemble_pred,
            'lower_bound': ensemble_pred - ensemble_uncertainty,
            'upper_bound': ensemble_pred + ensemble_uncertainty
        }

予測結果の実践的な活用

取引シグナルの生成

def generate_trading_signals(predictions, current_price, risk_params):
    """
    予測に基づいた取引シグナルの生成
    
    Args:
        predictions: 予測価格の配列
        current_price: 現在価格
        risk_params: リスクパラメータ
    """
    signals = []
    
    for i, pred_price in enumerate(predictions):
        # 予測変化率
        price_change = (pred_price - current_price) / current_price
        
        # ボラティリティ調整済み閾値
        volatility_factor = risk_params.get('volatility_adjustment', 1.0)
        buy_threshold = risk_params.get('buy_threshold', 0.02) * volatility_factor
        sell_threshold = risk_params.get('sell_threshold', -0.02) * volatility_factor
        
        # シグナル生成
        if price_change > buy_threshold:
            signal = {
                'action': 'BUY',
                'confidence': min(price_change / buy_threshold, 2.0) / 2.0,
                'predicted_return': price_change,
                'time_horizon': i + 1
            }
        elif price_change < sell_threshold:
            signal = {
                'action': 'SELL',
                'confidence': min(abs(price_change) / abs(sell_threshold), 2.0) / 2.0,
                'predicted_return': price_change,
                'time_horizon': i + 1
            }
        else:
            signal = {
                'action': 'HOLD',
                'confidence': 1.0 - abs(price_change) / buy_threshold,
                'predicted_return': price_change,
                'time_horizon': i + 1
            }
        
        signals.append(signal)
    
    return signals

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まとめ

ProphetとLSTMは、それぞれ異なる強みを持つ強力な予測手法です。Prophetは長期トレンドと季節性の把握に優れ、LSTMは短期的な非線形パターンの学習に長けています。

これらを適切に組み合わせたアンサンブルモデルにより、単一モデルでは達成できない高精度な予測が可能になります。重要なのは、それぞれのモデルの特性を理解し、市場状況に応じて適切に活用することです。

次回の第3部では、構築した予測モデルのバックテストと、実際の自動売買システムへの統合方法について詳しく解説します。