ダイ（DAI）価格変動の予測モデルを作ってみた

はじめに

分散型金融（DeFi）の発展に伴い、ステーブルコインの重要性は増しています。その中でも、MakerDAOによって発行されるダイ（DAI）は、過剰担保型ステーブルコインの代表格として知られています。ダイは、イーサリアムなどの暗号資産を担保に発行され、その価格は原則として1米ドルに固定されるように設計されています。しかし、市場の変動やDeFiエコシステムの変化により、ダイの価格は常に変動の可能性があります。本稿では、ダイの価格変動を予測するためのモデル構築について、その手法、データ、結果について詳細に解説します。

ダイ（DAI）の価格変動要因

ダイの価格変動は、様々な要因によって引き起こされます。主な要因としては以下のものが挙げられます。

• 担保資産の価格変動: ダイは、イーサリアムなどの暗号資産を担保に発行されます。これらの担保資産の価格が変動すると、ダイの担保比率が変化し、価格に影響を与えます。
• DeFiエコシステムの利用状況: ダイは、DeFiプラットフォームにおける取引やレンディングなどに広く利用されています。これらのプラットフォームの利用状況が変化すると、ダイの需要と供給が変動し、価格に影響を与えます。
• 市場全体のセンチメント: 暗号資産市場全体のセンチメントは、ダイの価格にも影響を与えます。市場が強気の場合、ダイの需要が増加し、価格が上昇する傾向があります。
• MakerDAOのガバナンス: MakerDAOのガバナンスによって、ダイの発行量や担保資産の種類などが変更される場合があります。これらの変更は、ダイの価格に影響を与える可能性があります。
• 外部経済状況: 金利、インフレ率、地政学的リスクなどの外部経済状況も、ダイの価格に間接的に影響を与える可能性があります。

これらの要因を考慮し、ダイの価格変動を正確に予測するためには、多角的な分析と適切なモデル構築が不可欠です。

データ収集と前処理

ダイの価格変動予測モデルを構築するために、以下のデータソースからデータを収集しました。

• ダイの価格データ: CoinGeckoなどのAPIを利用して、ダイの過去の価格データを収集しました。
• 担保資産の価格データ: イーサリアムなどの担保資産の過去の価格データを、同様のAPIを利用して収集しました。
• DeFiプラットフォームの利用状況データ: DeFi Pulseなどのプラットフォームから、ダイが利用されているDeFiプラットフォームのTVL（Total Value Locked）データを収集しました。
• MakerDAOのガバナンスデータ: MakerDAOの公式ウェブサイトやフォーラムから、ガバナンスに関する情報を収集しました。
• 外部経済指標データ: 各国の統計機関や金融機関から、金利、インフレ率などの外部経済指標データを収集しました。

収集したデータは、欠損値の処理、外れ値の除去、正規化などの前処理を行いました。特に、価格データは対数変換を行い、変動幅を抑えることで、モデルの安定性を向上させました。

予測モデルの構築

ダイの価格変動予測モデルとして、以下の手法を検討しました。

• 時系列分析: ARIMAモデル、Prophetモデルなどの時系列分析手法を用いて、過去の価格データから将来の価格を予測します。
• 機械学習: 線形回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティングなどの機械学習アルゴリズムを用いて、複数の要因を考慮した価格予測モデルを構築します。
• 深層学習: LSTM（Long Short-Term Memory）などの深層学習モデルを用いて、複雑な時系列データのパターンを学習し、高精度な価格予測を行います。

これらの手法を比較検討した結果、深層学習モデルであるLSTMが、最も高い予測精度を示すことがわかりました。LSTMは、過去のデータの長期的な依存関係を学習する能力に優れており、ダイの価格変動のような複雑な時系列データの予測に適しています。

構築したLSTMモデルは、以下の構造を持っています。

• 入力層: ダイの価格データ、担保資産の価格データ、DeFiプラットフォームの利用状況データ、外部経済指標データなどを入力します。
• 隠れ層: LSTM層を複数重ね、データの複雑なパターンを学習します。
• 出力層: 将来のダイの価格を予測します。

モデルの学習には、収集した過去のデータを訓練データ、検証データ、テストデータに分割し、検証データを用いてモデルのパラメータを調整しました。テストデータは、モデルの最終的な性能評価に使用しました。

モデルの評価

構築したLSTMモデルの性能を評価するために、以下の指標を使用しました。

• RMSE（Root Mean Squared Error）: 予測値と実際の値の差の二乗平均の平方根。値が小さいほど、予測精度が高いことを示します。
• MAE（Mean Absolute Error）: 予測値と実際の値の差の絶対値の平均。値が小さいほど、予測精度が高いことを示します。
• R2スコア: モデルがデータの変動をどれだけ説明できるかを示す指標。値が1に近いほど、モデルの適合度が高いことを示します。

テストデータを用いた評価の結果、LSTMモデルは、RMSE、MAEともに低い値を示し、R2スコアも高い値を示しました。これらの結果から、構築したLSTMモデルは、ダイの価格変動を比較的高い精度で予測できることがわかりました。

予測結果の分析

構築したLSTMモデルを用いて、将来のダイの価格を予測しました。予測結果を分析したところ、ダイの価格は、担保資産の価格変動やDeFiエコシステムの利用状況に大きく影響を受けることがわかりました。特に、イーサリアムの価格が上昇すると、ダイの価格も上昇する傾向があり、DeFiプラットフォームのTVLが増加すると、ダイの需要が増加し、価格が上昇する傾向があることが確認されました。

また、MakerDAOのガバナンスによって、ダイの発行量や担保資産の種類が変更されると、ダイの価格に一時的な変動が生じることも確認されました。これらの変動は、市場のセンチメントや外部経済状況によって、増幅される可能性があります。

モデルの改善点

構築したLSTMモデルは、ダイの価格変動を比較的高い精度で予測できるものの、さらなる改善の余地があります。主な改善点としては以下のものが挙げられます。

• データソースの拡充: より多くのデータソースからデータを収集し、モデルの入力変数を増やすことで、予測精度を向上させることができます。
• モデルの複雑化: LSTM層の数を増やしたり、Attention機構を導入したりすることで、モデルの表現力を高め、より複雑なパターンを学習することができます。
• ハイパーパラメータの最適化: モデルの学習率、バッチサイズ、エポック数などのハイパーパラメータを最適化することで、モデルの性能を向上させることができます。
• 外部要因の考慮: 金融政策、地政学的リスクなどの外部要因をモデルに組み込むことで、より現実的な価格予測を行うことができます。

これらの改善点を考慮し、モデルの改良を継続することで、ダイの価格変動予測の精度をさらに向上させることが期待できます。

まとめ

本稿では、ダイの価格変動を予測するためのモデル構築について、その手法、データ、結果について詳細に解説しました。構築したLSTMモデルは、ダイの価格変動を比較的高い精度で予測できることが確認されました。しかし、モデルの改善点も多く、さらなる研究開発が必要です。ダイの価格変動予測モデルは、DeFiエコシステムの発展に貢献するだけでなく、リスク管理や投資戦略の策定にも役立つ可能性があります。今後も、ダイの価格変動予測に関する研究を継続し、より高度なモデル構築を目指していくことが重要です。