Bitcoin の自動取引に向けて: time series analysisについて勉強1

誰もが夢見る株やBitcoinなどの自動取引で寝てても儲かるシステム。
100%もうかるシステムなど存在しないから儲かる人が複数いる（初めから自己矛盾）。

儲かるかどうかは別にして、プログラミングしたBOTを使えば簡単な取引の自動化は意外にできてしまう。ただし、取引を自動化して現状を読み間違えると失敗して損するわけだ。取引の自動化の失敗を避けるためには自動分析が必要。簡単な分析を含めた取引の自動化だけでも、寝てる間とか仕事中とか助かる。

残念ながら自分はプログラマーでも数学者でもない。独学で片手間でできる範囲でつくってみることにする。

基本的に時系列でのデータ解析はそれ自体が学問になるほど奥が深い。
分析には数学のバックグラウンドと"まともな"統計ソフトが必要と思われる。

とりあえず、前回ブログに書いてから少しずつ生のデータがXML形式で集まってきている。
これを使ったことのある統計ソフトRで解析することを考えたい。Rはオープンソースのソフトウェア。
金儲けるのに金使ってる場合じゃないw

あとは数学のお勉強。高校以来だし、まさか今頃この年で勉強することになるとは思わなかった。

目的は過去のデータから推測される”今”の時点での”一瞬先の動き”を推測すること。
個人的な考えだが、分析とは過去に取られたのデータを処理すること。”今”とったデータも実は”今”ではない。処理しようと思った時点で過去になる。しかも取引に置ける"価格"は恐ろしく不確実な物だ。つまり、"未来"を推測する以前に”今”ですら状況の推測が結構難しいということになる。不確定性原理との関係は素人なので分からないけど、時系列データの解析、位置（現在の価格）、運動（今後の動き）という点からもなんか通じる気がする。実は結構難しそう。実際問題、良く指標として使われる移動平均値とそれから導き出されるゴールデンクロス、デッドクロスなどは全て過去のデータと同義であり、”今”の傾向を指し示すには結構古いデータなのではないだろうか？

1. 解析の前にまずは生のデータを観察する。
2. スペクトル分析
3. データ前処理
4. "今"の状態を統計的に推測

の順番でやってみたい。"今"が推測できれば取引すべき内容も分かるということだ。
時系列分析はモデルが多いらしい。当初はエクセルとフーリエ変換だけでいけるんじゃないかぐらいに考えていたけど、そんなに甘い物ではないようだ。とりあえずはトレンド成分を除いた上で、波形の分析とかしてみよう。

まぁ、僕は生粋のバイオ系の人間なのでフーリエ変換っておいしいの？レベルで分かってないのだけど、ちょっとずつためしてみよう。