머신 러닝으로 9분 후의 비트코인 가격을 알아보자.

in #kr7 years ago (edited)

머신 러닝으로 9분 후의 비트코인의 가격을 알아볼 수 있을까요?

결과부터 알려드리겠습니다. 아직 안됩니다 ㅎㅎ

그래도 머신 러닝에 대해 흥미가 생겨 함께 알아보도록 하겠습니다.

세상은 넓고 천재는 많은 법.

깃허브를 보다 보니 누군가가 이미 코드를 짜놨습니다.

https://github.com/PiSimo/BitcoinForecast

파이썬과 케라스를 활용해서 가격을 예측하는 방식입니다.

케라스는 파이썬으로 구현된 딥러닝 라이브러리입니다.

예측 방법으로는 RNN (Recurrental Neural Network GRU)을 활용합니다.

RNN은 순환 신경망으로 순차적인 데이터 구조의 다음 데이터를 예측하는데 활용될 수 있다고 봅니다.

4945f448-275b-11e7-8ad9-e4c9601a7d3a.png

일단 PiSimo가 짠 코드를 클론을 해줍니다.

git clone https://github.com/PiSimo/BitcoinForecast.git

그리고 데이터를 트레이닝 시켜줍니다. 처음 코드를 실행시켜서 필요한 라이브러리가 있으면 설치해 줍니다.

python3 network.py -train dataset_path -iterations number_of_training_iterations

그런데 문제가 있는데 바로 학습 시켜줘야 할 데이터 셋이 아직 없다는 것입니다.

그래서 같이 포함되어 있는 grabber.py 파일로 데이터를 받아줍니다. 그런데 데이터를 하루의 2/3 정도의 시간 정도는 받아주라고 하네요.

python3 grabber.py

그래서 다른 코인들을 시험삼아 채굴하면서 데이터를 받았습니다 =_=

약 100개 정도의 데이터셋이 모였군요. 컴퓨터를 계속 켜놓을 수도 없는 노릇이라 이정도에 만족해야 겠습니다.

python3 network.py -train btc02091842.csv -iterations 100

chart.png

그래프가 나왔군요. 빨간색이 예측, 초록색이 실제입니다. 차이가 있어보이는군요.

실제로 돌려보겠습니다.

python3 network.py -run btc02091842.csv -model model.h5

결과입니다. 거의 100~200달러정도 차이가 납니다. 그리고 오른다, 내린다도 아직 맞추지 못합니다 ㅎㅎ;

이 실험은 어제 진행된 것입니다~!

머신 러닝도 아직은 비트코인의 가격을 확실하게 예측하지는 못하는 것 같습니다. 워낙 변수가 많고 예측할 수 가 없으니깐요.

그렇지만 정말 많은 데이터와 패턴분석이 진행되면 가까운 미래에는 예측을 할 수 있을지도 모르겠다는 생각이 듭니다.

그 때는 9분이 아니라 1시간, 24시간 후도 어느정도 예측을 할 수 있을 지도 모른 다는 생각이 드네요.

타임 머신은 불가능해도 예측 머신은 가능하지 않을까요?

하지만 그냥 저는 조금 있다 오른다 내린다 정도만 지금 당장 알려줘도 소원이 없겠네요 ㅎㅎ

읽어 주셔서 진심으로 감사합니다!

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스스로 홍보하는 프로젝트에서 나왔습니다.
오늘도 좋은글 잘 읽었습니다.
오늘도 여러분들의 꾸준한 포스팅을 응원합니다.

저도 최근 깃헙 오픈소스들 수정해보면서 테스트 해보고 있는데 역시 잘 안 되네요ㅎㅎ 하긴 잘 된다면 공개를 안 했을.... :) 잘 보고 갑니다!

그렇죠 ㅋㅋ 되면 공개를 안했겠죠~~
괜찮은 파이썬 해커들도 많은것 같아요 ^^

재밌네요. 보팅하고 가요~

감사합니다. 다크호스님 ^^

글 잘봤습니다. 머신러닝이라... 하긴 그런 생각을 하는 사람도 분명히 있었겠죠 ㅎㅎ 유의미한 변곡점은 키프러스 사태 이후이므로 그 시점부터 지금까지의 데이터를 모두 학습하고 나면 또 어떻게 될지 모르겠단 생각이 드네요.

키프로스 사태면 2013년 3월이군요.
그때부터 지금까지의 데이터셋이면 어쩌면 의미가 있을것 같기도 하군요 ^^

오늘 RNN에 대한 기사를 뉴튼에서 봤는데 벌써 파이썬으로 구현하고 소스까지 공개되어 있군요. 대단합니다.

네 순차를 가지고 있는 데이터면 RNN이 가장 나을것 같습니다 ^^
그런데 예를 들어 8000을 겪어본 적이 그렇기 많지 않기 때문에 엄청나게 유의미한 결과는 어려울거 같아요~

좀더 뉴튼 기사를 자세히 읽어봐야 할 것 같아요. 저도 오늘 처음 읽어봤는데 중간층, 숨겨진 층 있고 노이즈 데이터로 인공지능을 속일 수 있다고도 하고 어렵더군요^^

자 이걸 걸고 이제 비트맥스로 가면 되는것인가요? ㅋㅋㅋ

비트맥스로 간 비트는 돌아오지 않는다는 소문이... 쿨럭 ㅎㅎ

예전에 알파고 때 머신러닝에 관심이 생겨서 이것저것 찾아봤는데.. RNN 말고 베이지안이나 random forest 같은걸로 하는건 어떻게 결과가 다를지 궁금하네요 :) 사실 어떻게되든지 예측만 해줬으면 좋겠어요 ㅠㅠ

오 재미있네요. 제가 생각하는 것은 특정 시간대에 상승 또는 하락이 일어났을 때 그 다음 시간대에 반응이 어떻게 일어났는가? 에요.
이게 베이지안이랑 비슷할거 같네요 ㅎㅎ
만약 발생의 강도까지 측정할 수 있다면 랜덤 포레스트까지 될 수 있지 않을까 싶네요~

어떤 classification? 아니면 알고리즘을 쓰냐에 따라 결과의 유형이 달라지는 게 신기해요 ㅎㅎ 고등학교때로 다시 돌아간다면 이과 전공하고 싶어요 ㅜㅜ

오 멋진 도전이네요!!

감사합니다 ^^

예측그래프는 약간 후행지수처럼 느껴지네요 ㅎㅎㅎㅎ

데이터셋이 많이 쌓이면 가능할거 같기도 해요.
급등락을 데이터도 겪어봐야 ㅋㅋ

와 신기해요... 이게 나중에 더 잘 되면 사람들도 많이 쓰고.. 덜 불안해할거 같아요... 저만해도... 맹신 할 듯 해요.. +_+

세상은 정말 신기방기하네요 ㅎㅎㅎㅎㅎ

세상은 정말 신기한게 많은거 같아요 ㅋㅋ
앞으로도 계속 재미있어 졌으면 좋겠어요~

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