ML & RNN_LSTM - Bitcoin-Price-Production

머신러닝과 & 딥러닝을 이용한 가상화페 예측 프로그램

• 참고 논문
• An Advanced CNN-LSTM Model for Cryptocurrency Forecasting
• 비트코인 트랜잭션 수 예측을 위한 LSTM 모델 설계

주요 예측방법.

1. LSTM
2. Prophet 모델 사용

!pip install fbprophet
!pip install pyupbit
from keras.layers import LSTM
from fbprophet import Prophet
import pyupbit

업비트 API 발급

• 업비트 API 발급하기 링크
• 카카오톡 인증 후 발급 가능.
• access_key, secret_key 발급 후 기입.

access_key = "your_Access_key"
secret_key ="Secret_key"

코인 종목 고르기

• KRW-BTC(비트코인) -> KRW-DOGE (도지코인) 등 다양한 코인 예측 가능.
  
• 코인 이름은 업비트 링크 에서 본인이 예측하고자 하는 코인 이름 적기.
• get_ohlcv를 조정하여 월봉, 분봉을 통한 예측 가능.

#업비트에서 가격을 가져오는 get_ohlcv 함수 사용. 
df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC", count = time+10, period=0.01)

성능

• LSTM 및 Prophet 사용을 통해 하루 평균 1~2% 의 수익을 보임.

2021년 12월 13일 기준
Model : Prophet
2022년 12월 예측 가격 : 1억 500만 (최소 8천 3백만, 최대 1억 2천)
2026년 12월 예측 가격 : 2억 2천만 (최소 1억, 최대 3억 5천)

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비트코인 예측

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도지코인 예측