こんにちは、HolySheep AIの技術チームです。暗号資産市場のボラティリティ予測は、トレーディング戦略のリスク管理において極めて重要な役割を果たします。本稿では、Tardisから取得した高頻度BTC/USD取引データを活用し、伝統的な
前提条件と環境構築
本研究ではPython 3.10以上を使用し、以下のライブラリが必要です。HolySheep AIのAPIを活用することで、モデル構築过程中的なデータ取得から予測推論まで、低コストで高速に処理できます。
pip install pandas numpy scipy statsmodels scikit-learn arch
pip install requests python-dotenv matplotlib seaborn
pip install tardis-client # Tardis APIクライアントTardisからのBTC/USD高頻度データ取得
Tardisは、主要暗号資産取引所のリアルタイム・ исторических данныхを提供するプラットフォームです。HolySheep AIでは、このデータを前処理した状態でAPI経由でもアクセス可能です。
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
HolySheep AI経由でTardisデータ取得
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def fetch_btc_historical_data(symbol: str, start: str, end: str) -> pd.DataFrame:
"""BTC/USDの約定履歴を取得"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "tardis-btc-data",
"symbol": symbol,
"start_date": start,
"end_date": end,
"interval": "1min"
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/data/historical",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 401:
raise ConnectionError("APIキーが無効です。")
elif response.status_code == 429:
raise ConnectionError("レートリミットに達しました。1分後に再試行してください。")
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data['trades'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df.set_index('timestamp', inplace=True)
return df
実データ取得
btc_data = fetch_btc_historical_data(
symbol="BTC-USD",
start="2024-01-01",
end="2024-12-31"
)
print(f"取得レコード数: {len(btc_data):,}")
print(f"データ期間: {btc_data.index.min()} ~ {btc_data.index.max()}")私の場合、Tardisから2024年1年間の1分足を全て取得すると約52万件のレコードになりました。HolySheepのDeepSeek V3.2モデル（$0.42/MTok）を利用すれば、このデータに対する特徴量生成を$0.02以下で処理できます。
ボラティリティ特徴量の設計
高精度な予測モデルには、適切な特徴量設計が不可欠です。以下に、我々が構築した特徴量エンジニアリングパイプラインを示します。
import numpy as np
def engineer_volatility_features(df: pd.DataFrame, windows: list = [5, 15, 60]) -> pd.DataFrame:
"""ボラティリティ予測用の特徴量を生成"""
features = pd.DataFrame(index=df.index)
# 対数収益率
features['log_return'] = np.log(df['price'] / df['price'].shift(1))
# 実現ボラティリティ（複数の 윈도우）
for w in windows:
features[f'rv_{w}min'] = (
features['log_return']**2
).rolling(window=w).sum() * np.sqrt(1440 / w) * 100
features[f'rv_std_{w}min'] = (
features['log_return']
).rolling(window=w).std() * np.sqrt(1440) * 100
# Realized Quarticity（ボラティリティの非対称性検出）
features['rq'] = (
features['log_return']**4
).rolling(window=60).sum() * (60 / 1440)
# торговый volume
features['volume'] = df['volume']
features['log_volume'] = np.log(df['volume'] + 1)
# VWAP近似
features['vwap_proxy'] = (
df['price'] * df['volume']
).rolling(window=10).sum() / df['volume'].rolling(window=10).sum()
# Bid/Ask Spread（板情報から計算）
if 'bid' in df.columns and 'ask' in df.columns:
features['spread_pct'] = (
(df['ask'] - df['bid']) / ((df['ask'] + df['bid']) / 2)
) * 100
return features.dropna()
特徴量生成
features_df = engineer_volatility_features(btc_data)
print(f"生成特徴量数: {features_df.shape[1]}")
print(features_df.describe())GARCHモデルによるボラティリティ予測
GARCH(1,1)モデルの実装
GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）モデルは、金融データの時系列ボラティリティ予測において広く使用される伝統的な手法です。
from arch import arch_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
def fit_garch_model(returns: pd.Series, p: int = 1, q: int = 1):
"""GARCH(p,q)モデルを適合"""
# 百分率に変換
returns_pct = returns * 100
model = arch_model(
returns_pct,
vol='Garch',
p=p,
q=q,
dist='t' # スチューデントt分布
)
result = model.fit(disp='off', show_warning=False)
return result
def garch_forecast(model_result, horizon: int = 60):
"""GARCH予測を実行"""
forecast = model_result.forecast(horizon=horizon)
return np.sqrt(forecast.variance.values[-1, :]) / 100 # 百分率から小数へ
訓練データとテストデータに分割
train_size =