【AIでビットコイン価格予測】ETF承認間近でビットコイン価格急騰中！

ビットコイン価格がETF承認間近で急騰中
ビットコインの未来価格をAIとPythonで予測しよう
まとめ

AIとPythonでビットコインの価格を予測する手順を紹介します。

ETF承認間近でビットコイン価格が急に上昇し、最高47,284ドルに達しました。

AIの機械学習とPythonを使ってビットコインの価格を予想しましょう。自分の仮想通貨トレードに使えますし、「ビットコイン価格予想アプリ」を販売して稼ぐこともできますね。

ビットコイン価格がETF承認間近で急騰中

Bitcoin price rallies past $47K as spot BTC ETF deadline approaches

この記事は、ビットコイン価格が47,000ドルを超えたことについて報じています。

アメリカ証券取引委員会（SEC）がスポットビットコインETF（上場投資信託）の承認に近づいていることが背景にあります。ビットコインは、わずか24時間で6.5％以上上昇し、過去12ヶ月で177％上昇し、年初来高値として47,284ドルに達しました。

ビットコインの価格上昇は、市場がSECによるスポットビットコインETFの承認を期待している現れだそうです。

専門家は、ビットコインの価格上昇が続くと予想しており、ビットコインETFの承認に関するニュースが出れば、さらに価格が上昇する可能性があるということです。

ビットコインの未来価格をAIとPythonで予測しよう

ビットコインの将来の価格を、AIとPythonで予測しましょう。

下記コードは、ビットコインの価格をPythonの機械学習で予測するサンプルコードです。Pythonコードでは、線形回帰モデルを使用してビットコインの価格を予測しています。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Adjusting the sample data for Bitcoin prices to create an upward trend
np.random.seed(0)
days = np.array(range(1, 101))
# Adding a linearly increasing trend to the prices
prices = np.linspace(8000, 12000, 100) + np.random.normal(0, 1000, 100) + np.sin(days/10) * 300

data = pd.DataFrame({'Day': days, 'Price': prices})

# Splitting the data into training and testing sets
X = data[['Day']]
y = data['Price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Creating a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Predicting the prices
predictions = model.predict(X_test)

# Plotting the results
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X_train, y_train, color='blue', label='Training Data')
plt.scatter(X_test, y_test, color='green', label='Testing Data')
plt.plot(X_test, predictions, color='red', label='Predictions')
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Bitcoin Price')
plt.title('Bitcoin Price Prediction using Linear Regression')
plt.legend()
plt.show()

【AIでビットコイン価格予測】ETF承認間近でビットコイン価格急騰中！ | 線形回帰モデルでビットコインの価格を予測 — 線形回帰モデルでビットコインの価格を予測

データの作成: 仮想のビットコイン価格データを生成しています。100日分の価格をシミュレーションしています。
データの分割: 生成したデータを訓練用とテスト用に分割しています。
線形回帰モデルの作成: LinearRegressionを使ってモデルを作成し、訓練データで学習しています。
予測と結果の可視化: モデルを使って価格を予測し、結果をグラフにプロットしています。訓練データは青色、テストデータは緑色、予測結果は赤色で表示されています。

上記のPythonコードはあくまでサンプルであり、実際のビットコイン価格予測にはより複雑なデータとモデルが必要です。