NTAA JOURNAL 2021.9

Vol.8

特集 アフターコロナのマーケットとテクニカル手法
暗号資産市場の概要と新たなる投資手法の試み〜自然言語処理を用いた暗号資産価格の予測〜

IU アセットマネジメント 代表取締役

新見 明弘

1．はじめにあえて、ある意味「古典的である」パターン分

2009 年にビットコインの運用が開始されて、今年で 12 年が経ったが、現在ビットコインの価格は 600 万円を上回って推移している。またビットコインを代表とする暗号資産市場の時価総額は

析 を 用 い る 理 由 と し て は、 移 動 平 均 や MACD、RSI といった一般的なテクニカル分析が暗号資産に対しては有益に機能しないのではないかという推論に立っている。また、株式のようにファンダメンタル要因、マクロ要因、需給等のさまざまな2021 年 1 月末時点で約 100 兆円に達しており、要因によって価格が決定づけられると考えられて水準まで市場は拡大しているのが現状だ。市場で原資産である企業価値等を評価できないため、価世界の証券取引所と比較すると 15 位に位置するの最近のニュースはイーロン・マスクのテスラがビットコインに 1600 億円の投資を行うなど米国の上場企業によるビットコイン投資は活発化しているのに対して、暗号資産は株式でいうところの格変動の推移に着目して投資判断を行わなければいけないからだ。

おり、これまで個人投資家が中心であった暗号資2．現在の暗号資産市場を俯瞰するは機関投資家の参入が見込まれるなど、市場はま大手暗号資産データベンダーの CryptoCompare産市場に事業会社が参入してきている。また今後すます拡大していくものと思われる。

社のデータによると、世界の暗号資産取引所で売手法に関してはまだまだ過渡期にあり、株式・債このうち国内の 2 社以上の暗号資産取引所で取引一方で暗号資産に対する投資手法の開発・運用

券・為替で用いられてきた投資手法が応用されて買されている暗号資産は 6000 種類以上存在する。
が行われている資産は、表 1 に示すとおり、ビッはいるものの、ボラティリティーの高い暗号資産

トコインとその他のコイン（オルトコイン）を合いのが現状である。

暗号資産は限られているのが現状だ。

価格についてはなかなか有益な手法が見当たらな

そこで、当稿では伝統的なテクニカル手法であわせて 13 程度であり、国内取引所で投資可能な

また、上記暗号資産の 2021 年 2 月末時点でのる価格パターンの分析に、自然言語処理手法を活時価総額を比較するとビットコインが全体の 76%試みる。この投資手法は「過去の値動きから将来ている。上位 1、2 位の資産で全体の時価総額の用することにより、暗号資産の将来価格の予測をの値動きを予想すること」にあり、伝統的なテクニカル分析でいわれる「現在の価格パターンが過去のパターンと似たような動きになった場合、将来価格の推移は過去のパターンと同じ値動きをすると考えられる」という前提に基づいている。

を占めており、次にイーサリアムが 18% となっ90% 以上を占めているのが暗号資産市場の特徴でもある（図 1）。

一方、国内外の取引所における各資産の月間取引金額（2021 年 1 月）を比較してもわかるとおり、市場での流動性という観点においてもビット日本テクニカルアナリスト協会

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表 1．国内の 2 社以上の暗号資産取引所で取引が行われている資産
ID
BTC
ETH
LTC
XRP
BCH
XLM
MONA
XEM
QTUM
BAT
ETC
LSK
XTZ

暗号資産名称
ビットコイン
イーサリアムライトコイン
リップル
ビットコインキャッシュ
ステラルーメン
モナコイン
ネム
QTUM
ベーシックアテンショントークン
イーサリアムクラシック
リスク
テゾス

コインとイーサリアムが他の資産と比べて群を抜いているのがわかる（図 2）。

次に各資産の価格変動とボラティリティーを捉えるために、直近 3 年間における各資産のリスク（年率換算された価格変動率）・リターン（累積リターンの年率）プロファイルを図 3 に示している。
直近 3 年間においては、ビットコインとビットコ

イン以外の暗号資産（オルトコイン）に分布が分かれているのが捉えられる。結果としてビットコ
インは他のオルトコインに対して、より少ないリスクでより高いリターンを達成している。時価総額、出来高、投資効率の面からみて、暗号資産に投資する際にはビットコインを主な投資対象とすることが最も効率的であったといえよう。

図 1．国内取引暗号資産の時価総額比率（2021 年 2 月末時点）

図 2．2021 年 1 月の資産別月間出来高金額（USD ベース）

図 3．各資産のリスクリターンプロファイル（2018/2−2021/1）

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テクニカルアナリストジャーナル

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3．暗号資産に対する投資手法

り暗号資産の価格は非常にボラティリティーが高

一般に株式投資を行う場合は、投資対象企業のであるといわれている。例えば国内取引暗号資産

バランスシート、業績見通し、証券会社のアナリストの予想コンセンサス、キャッシュフロー分析といったさまざまな情報や分析手法が確立されている。そしてそのようなデータを用いたファンダ

メンタル分析等により企業の本質的価値を算出くなり、その結果、暗号資産市場は「投機的市場」の月次ベースでの「月間高値−月間安値」の終値に対する変化率について、直近 3 年間の平均を算出すると、変化率はおおむね 30% から 70% となり、株式と比べて非常に高くなっている（図 4）。
また日次ベースでの「日次高値−日次安値」の終し、価格予想に結び付けることが可能である。

値に対する価格変化率の直近 3 年間の平均は 6%

いった原資産がないため、ファンダメンタル分析

きな価格変動はデイトレーダーの興味を引くもの

一方、暗号資産については株式における企業とを用いて本質的価値を行うことは困難であるといえよう。代替手段としてはマイニングにおける費用（消費電力、マイニングマシンの価格、人件費）を用いて暗号資産の適正価格を算出する手法が存から 10% となっており、このような日中での大の、比較的中長期の投資家にとっては売買のタイミングを見定めることが困難といえよう（図 5）。

このようなボラティリティーの高い暗号資産に対して、相対的に価格変動が低い株式・債券・為在するが、確立された手法として成熟するにはさ替に対して用いられてきた従来のテクニカル分析

このように本質的価値が定まらない暗号資産に例えば移動平均等を用いたトレンド分析を行うらなる時間が必要であろう。

を応用するのは非常に困難であるといえよう。

対して投資を検討する際には、価格の値動きを分場合においては、短期の移動平均の変化が激しく、う。株式投資経験者ではなく、テクニカル分析に発生する可能性がある。同様に RSI 等のリバーサ析するテクニカル分析が有効であると考えられよ
より、相対的に価格が上昇・下落するかを見極めてきた FX 投資家が暗号資産市場に容易に参入できたのも、単に暗号資産がかつて仮想通貨といわれていた理由だけでなく、自身が有する分析手法

移動平均を用いた取引手法においてダマシが多くル的な投資手法を用いても、指標の変動が激しくなり、「売られすぎ、買われすぎ」のタイミングを誤認する可能性があるといえよう。

上記の推論が正しいかどうかに関する研究や調が応用しやすいと考えたからであろう。

査結果は公表されていないが、ある暗号資産取引個人投資家を中心とした売買によって暗号資産の析したところ、収益を得ている投資家は全体のほ

黎明期の暗号資産市場においては、こういった価格は形成されてきた。流動性が低い中で価格のスペキュレーションを獲得しようとした取引によ所の CEO が「自社の取引所の顧客の投資収益を分んの数十パーセントしかいなかった」と発言したことからみても、現実的に個人投資家が自身の投図 4．国内取引暗号資産の月次（高値−安値）変動率の平均値（2018/2−2021/1）

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図 5．国内取引暗号資産の日次（高値−安値）変動率の平均値（2018/2−2021/1）

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資判断やテクニカル分析等で収益を獲得することは容易でないことが推察されよう。

4．暗号資産投資における新たな手法の試み
トレンド分析やリバーサル分析といった一般的な手法が暗号資産投資に不向きであるとするならば、どういった手法を用いて収益を獲得することが可能なのか。日次ではなく、デイトレーダーが行うような分ごと、時ごとの値動きにテクニカル分析を用いることが 1 つの解決策かもしれないが、一般の投資家にとってあまり頻繁に取引を行うこるのが問題だ。特に暗号資産の価格はボラティリティーが高いため、変曲点に達する前に市場価格が予想価格に到達する場合もあるので、その時点で売買すれば予想した変曲点を待つことなく、リスクを抑えた投資が可能である。また予想される変曲点までの期間が長く、将来価格が現在の価格とあまり変わらないレベルであれば、無駄に売買を行う必要もないという投資判断を下すことができよう。このように将来の価格予測を行う際には、将来の変曲点を予測したうえで価格レベルと変曲点までの到達期間を把握することが重要となる。

また変曲点は周期的に観測されるものであることは現実的ではないといえよう。とから、将来の変曲点の予測は直近時点から行う

り影響を受けない伝統的な投資手法を、暗号資産将来の変曲点を予測することが合理的であるとい

そこで本稿では価格のボラティリティーにあまの投資に応用することを検討してみる。この投資手法の根幹となる考え方は、「現在の価格パターのではなく、直近で発生した変曲点を起点としてえよう。

ンが過去のパターンと似たような動きになった場

4‑2．類似性に対する客観的判断の難しさきをすると考えられる」という伝統的なパターン出来高といった情報があり、このような情報をひ格をパターン化することにより、過去の同様なパ直近の複数のローソク足で構成されるパターンと合、将来価格の推移は過去のパターンと同じ値動分析によるものだ。価格の変動が激しくても、価ターンから将来の価格予想を行うプロセスにおいては、価格のボラティリティーによる影響を受けにくいと考えられる。

しかしながら価格パターンの類似性を把握する手法においては定性的な判断による恣意性が含まれており、類似性の判断においては後講釈的なところがあるのが問題である。このような恣意性を排除するには客観性を持った数学的なアプローチ

日次価格においては始値・高値・安値・終値・とまとめに形状化したものがローソク足である。
過去のローソク足のパターンを比較して、ある法則性を見いだし、直近のローソク足のパターンから将来の価格変動を見いだすのが罫線分析であるが、パターンの形状の決め方、そして類似性を判断するプロセスは得てして主観的な判断によるものが多く、客観的にパターンの類似性を把握することは容易ではない。

一方、終値の動きのみに着目し、その形状の類が必須であり、当稿においては価格パターンの認似性を客観的に算出する数学的手法としては DP法を応用することにより、客観的にパターンの解

チングは画像処理等において用いられる動的計画識（情報処理）と類似性において自然言語処理手
析と類似性を求めることを目的としている。
4‑1．将来の変曲点を予測する

一般の投資家にとって、将来の価格予想をする

場合は明日（1 時間後）の価格がどうなるかは重要でなく、将来の価格が何日後に変曲点を迎えるか、そしてその価格がいくらになるかが重要となる。
なぜならば日々ポジションを変更するほど投資家に時間の余裕はないし、余計な取引コストもかか24マッチングを用いるケースが散見される。DP マッ法であり、画像のみならず株価等の時系列の類似性を捉えることも可能である。時系列に対するDP マッチングでは、2 つの価格パターン（現在と過去の価格変動）の要素間の対応付けを行いながら効率的に類似度を計算する。このアルゴリズム
を簡単に説明すると DP マッチングは 2 つの価格パターンの曲率を合わせて、その曲率を結んだ線の長さの総和が他の価格パターンと比べて最小となった場合に、「2 つのパターンが類似」している

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2021.9NTAA JOURNAL 2021.9と判断する。DP マッチングは回帰分析等と異なり、① 2 つの価格の期間が異なっていても算出可能、②パターンの変動幅が異なっていても形状がVol.8も、分析自体を困難にしている要因であるといえる。

似ていれば類似性が高いと捉える、③時間のずれ4‑3．N 字波を数学的に捉えるえられる、といったメリットがある（図 6）。て、当稿では伝統的な考え方である「グランビルがある類似の価格パターンにおいても類似性を捉しかしながら、①と②のメリットは時系列データの類似性を捉えるうえにおいてはデメリットに価格パターンの類似性を捉えるための手段としの法則」に着目している。

グランビルの法則はパターン分析において有名なる可能性が潜んでいる。例えば現時点での価格な手法だが、実際の市場にどのように当てはめるも形状（曲率の変化）が似ているパターンが似てンを説明するにはよいが、直近の価格パターンがパターンの値幅が激しい場合、変動幅が少なくていると判断されてしまう場合がある（図 6 の真ん中のパターン）。また、現時点でのパターンと比べて、より長期間で形成されたパターンが、形状かには多くの議論が存在する。過去の価格パター
必ずしも法則に適合しない場合もあり、将来の価格を予測するには困難なケースも多々ある。

一方、グランビルの法則における N 字波形を基（曲率の変化）が似ているというだけで類似性が高本とした考え方は、投資家が考える価格パターン間で比較すると、形状が異なる場合があるのも問少ないといえよう。したがって N 字波形を確定すいと判断されると、現時点での価格パターンの期題である（図 6 下のパターン）。

このように DP マッチングは時間の情報量がな

い「時間が静的な」画像等においては適している手法ではあるが、時間の推移によって価格が変化するという情報が重要とされる時系列においては、類似性を捉える際に注意が必要となる。また
暗号資産のような価格ボラティリティーの高い時系列に関しては、分析を行う前に価格変化をある程度滑らかにしておく必要がある。そのため、価格データに対して時間の遅れのないスムージン
グ、フィルタリング手法を用いる必要があることに即したものであるということに疑問を持つ人はる 4 つの変曲点を把握し、4 変曲点の期間で構成される価格変化を N 字波形として捉えることが、最初のアプローチとなる。N 字波形を確定する変曲点を求める最もシンプルな方法としては、移動平均の傾きの変換点を用いる方法がある。しかしながら移動平均には時間の遅れがあり、移動平均の変化で求めた変曲点は事後的な変曲点の後に発生することとなる。この時間の遅れは単に価格パターンの類似性を比較するにはよいともいえるが、パターンの類似性から将来価格の予測を行う場合には時間の遅れが問題となる。

そこで当本稿では、時間の遅れがない変曲点の算出、また対象期間の長さにかかわらず同じ変曲点を見いだす手法として、経済時系列モデルにおけるトレンド抽出手法の中から、ホドリック＝プレスコット・フィルター（HP フィルター）を用いている。HP フィルターは経済指標の景気循環を捉えるために用いられる手法であり、現系列をトレンド成分と循環成分に分解することが可能である。ここで算出されたトレンド成分の値の変化の符号が異なった点を変曲点として認識することができるわけである。例として図 7 にCryptoCompare 社が提供しているビットコイン日
図 6．DP マッチングにおける類似度の把握

本円価格指数の終値に対して、HP フィルターを用いた例を示す。図において青色の線がトレンド

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は形態素解析により「明日」
「の」
「天気」
「は」
「晴れ」
「です」「。」という品詞に分割することができる。また「昨日の天気は曇りでした。」という文

章 B は形態素解析により「昨日」
「の」
「天気」
「は」

「曇り」
「でした」
「。」という品詞に分割することができる。そして形態素解析によって品詞に分割した 2 つの文章に対し、文章ベクトルを作成する。この文章のベクトル化のプロセスにおいては 一 般 に BOW（Bag of Words）や TF‑DIF（TermFrequency ‑ Inverse Document Frequency）といったアルゴリズムが用いられているが、当稿においては TF‑DIF を採用している。TF‑DIF はある品詞がある文書中に何回出現したか、そしてある品詞が全文書うちどれだけの文書で出現したかの逆数を用いて類似度を算出している。つまり TF‑DIF
図 7．フィルターによるビットコイン価格のトレンドと N 字波の切り出し（2021 年 3 月 14 日時点）成分であり、この青色の線の向きが反転する点がのアルゴリズムは、「ある文書で何度も現れる品詞は重要度が高いが、多くの文書に共通して現れる品詞は重要度が高くない」と判断する。

文章ベクトルを作成した後に類似度を計算する

変曲点となるため、過去の 3 つの変曲点と直近値ために、コサイン類似度を用いている。コサイン点での N 字波形を認識することが可能となる。

計算する手法であり、ベクトル同士の成す角度のを合わせた 4 つの点を捉えることにより、直近時

4‑4．自然言語処理による類似度の測定

自然言語処理とは、人間が用いる言語をコンピューターで処理する技術である。自然言語処理を用いることにより、文章の機械翻訳、要約の抽出・生成、類似文書の検索が可能であり、当稿では、類似文書の検索に用いるアルゴリズムを価格の予測に応用している。

類似度とはベクトル空間モデルにおける類似度を近さを表現するために三角関数（コサイン）を用いており、1 に近ければ類似しており、0 に近ければ似ていないことになる。つまりある文章と他の文章を比較する際においては、コサイン類似度が最も高い文章が類似度が高いといえる。
4‑5．N 字波形の類似度の捉え方

HP フィルターにより抽出した直近の N 字波形

自然言語処理を用いて類似文書を捉える場合、と、過去の N 字波形の類似性を捉えるために、上分割したうえで文章をベクトル化する。そして文プロセスにもう一工程加えることが重要である。

最初におのおのの文章を形態素解析により品詞に章ベクトルの向きがどの程度同じ方向を向いてい述した自然言語処理を応用するが、形態素解析のなぜならば、一般的な形態素解析では文章をベるかをコサイン類似度により判別し、類似性を捉クトル化する際に品詞の並び順（文章の流れ）を無

ここで形態素解析とは、自然言語のテキストえにおいては品詞の並び順はあまり問題にならな語を品詞（形態素：言語として意味を持つ最小単る N 字波形を文章として捉え、時間順を無視してある。

ことには問題がある。したがって N 字波形におけえるのが基本的なプロセスとなっている。

データ（文章）から、対象言語の文法に基づき単位）に分割し、それぞれの品詞を判別する作業で例えば「明日の天気は晴れです。
」という文章 A26視しているからである。文章の類似性を捉えるう

いが、「価格の時間による推移」が重要な情報とな価格情報となる品詞を取り出し、類似性を捉えるる各点での価格情報を品詞に変換する際に、時間テクニカルアナリストジャーナル

2021.9NTAA JOURNAL 2021.9に依存した価格と時間を加えることが重要となる。

Vol.8

例えば 2021 年 3 月 14 時点におけるビットコイ

上記の問題を解決する一手段として当稿では、ン（USD 評価価格）の直近の N 字波形は 14 点で構各点における価格の方向性（上昇か下落か）、②直結することにより 1 つの文章（N‑Characteristics）

N 字波形を構成する各点において、① N 字波形の近の変曲点からみた上昇・下落率、③直近の変曲点からの経過時間を用いて各点の価格情報を記号成されており、おのおのの点における TDCPI を連で N 字波形を表現することが可能となる。

化することにより形態素解析を行っている。

N ― Characteristics

は BOW でなく TF‑DIF を採用している。これによ＝TU1P1 TU2P4 TU3P6 TU4P6 TD1N0 TU1P0

また文章をベクトル化するアルゴリズムとしてり、直近の N 字波形における特徴的な価格情報と＝ΣTDCPITU2P3 TU3P6 TU4P10 TU5P12 TU6P15
TU7P18 TU8P21 TU9P26

似通った価格情報を有する N 字波形を、類似度の高い N 字波形として認識することが可能となる。

次にこの N‑Characteristics と過去の複数の N 字

4‑6．N 字波形の類似度の算出

波形の N‑Characteristics とを比較し、TF‑DIF を用点からの経過時間・価格変化・トレンドの方向を抽出する。そして最も類似度の高い N 字波形のN 字波形を構成する各点について前回の変曲性といった情報を記号（TDCPI: Time Dependent
Cyclical Price Information）に変換する。
ある時点における TDCPI＝トレンドの方向性（上昇の場合は “TU”/ 下落の場合は “TD”）＋直近の変曲点からの経過時間＋直近の変曲点からの上昇・下落率（上昇の場合は “P”、下落の場合は “N” とし累積リターンを % 表示とした数字を代入）

いて最もコサイン類似度の高い N‑Characteristics
最終変曲点からの価格推移を直近の変曲点からの価格予想に当てはめることにより、現時点における価格予測を行うこととする。

5．ビットコイン（ドル評価）の予想価格例
2021 年 3 月 15 日時点におけるビットコイン（ドル価格）の予想価格の推移を図 8 に示す。予想価格は直近の変曲点から将来の変曲点までの価格を予想しており、現時点（15 日）での価格は予想

図 8．ビットコインの 2021 年 3 月時点での予測価格（USD）
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価格を多少下回っては入るもの、直近の変曲点か②直近の変曲点からみた上昇線の 4 月 19 日でらの価格推移はおおむね予想価格と同程度の値動の価格は予測価格とほぼ一致する。

16 日は価格が横ばい、その後わずかに上昇した

万 9500 ドルより下にある。これは数日後に変曲きとなっている。また予想価格については、翌日後に下落し、最終的に 4 日後の 5 万 9500 ドルで変曲点（下落トレンドに転換）を迎えることを示している。

③直近での下落線の 4 月 19 日でのレベルは 5点を迎える可能性を示している。

したがって現時点での上昇トレンドは 4 月 19

また当該予想価格を補完する指標として上昇日に終了し、価格は 5 万 9500 ドルと予測できる。

図 8 に示す灰色の線である）。例えば現在が上昇

月 16 〜 17 日時点が起点になると予測できる。現予測線および下落予測線を算出している（両線はトレンドである場合においては、上昇予測線は直近の変曲点から延びた線であり、上昇トレンドが継続する場合の価格を示している。そして下降予測線は現在の価格が結果として変曲点になった（下落トレンドに転換した）場合、今後の下降トレンドの価格予想を示している。上昇・下降トレンドは過去の変曲点間での価格変化と経過時間の分布に対して 3 次多項式で近似した関数を用いて算また、4 月 19 日以降に迎える下降トレンドは 4時点（15 日）での価格は 6 万 0500 ドルであることから、4 日間の価格は日次でぶれることがあっても終値ベースではおおよそ横ばいであると考えられる。

なお、予測価格は日次のデータが更新されるたびに結果が異なる可能性があり、実際に投資に用いる際には日々更新する必要がある。

出している。

6．おわりにことができる。

当稿は暗号資産の価格予測を目的とし、伝統的この 3 つの指標により、以下のことが読み取る①現在の上昇トレンドは継続するとみられるなパターン分析の考え方を科学的アプローチによ後（4 月 19 日）に 5 万 9500 ドルになった時点で将来においても同様に繰り返されるかどうかといが、4 月 15 日から価格は下落傾向になり、4 日変曲点（下降トレンドに変換）を迎える。

大阪大学卒業後に日興証券に入社し、BARRA 社との JV を経て退社。英国クレディ・リヨネ証券やドイツ銀行でクオンツ運用部門創設メンバーを務める。帰国後は東海銀行、UFJ パートナーズ投信でヘッジファンド運用の責任者を務める。住友信託銀行においてはオルタナティブプロダクトのデューデリジェンスを担当。国内ヘッジファンド・オブ・ファンズ会社である AIFAM 社で取締役を務めた後に暗号資産投資プロダクトの組成を行う IU アセットマネジメント株式会社を設立。日本テクニカルアナリスト協会副理事長。国際テクニカルアナリスト連盟 Master ofFinancial Technical Analysis（MFTA®）。

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う本質的な問題については議論の余地があるが、それ自体を否定するほどの根拠はないともいえるのではないだろうか。

プロフィール

新見 明弘（にいみ あきひろ）

り具現化したものである。過去の価格パターンがまた暗号資産のような値動きの激しい資産の価格を予測するには、単なる将来価格の予測を行うだけでは不十分である。したがって過去の値動きを統計的に捉え、上昇および下落の価格幅を同時に予測することが、売買タイミングを捉えるうえで重要であろう。

分析手法の根幹となる前提が正しいかどうかを議論するよりも、分析手法をより高度化することにより具現化していくことが、実際の投資において重要であることを提言することで、当稿の終わりとさせていただくこととする。

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