アーベ（AAVE）の価格予測モデルを検証してみた
はじめに
分散型金融（DeFi）市場において、Aave（アーベ）は重要な役割を担うプロトコルの一つです。貸付と借入を可能にするAaveは、DeFiエコシステムにおける流動性の供給源として、また、様々な金融商品の基盤として利用されています。Aaveの価格変動は、DeFi市場全体の動向に影響を与えるため、その価格を正確に予測することは、投資家や市場参加者にとって非常に重要です。本稿では、Aaveの価格予測モデルを検証し、その有効性と限界について考察します。
Aaveの概要
Aaveは、イーサリアムブロックチェーン上に構築された非担保および担保型貸付プロトコルです。ユーザーは、暗号資産をAaveプロトコルに預け入れることで利息を得ることができ、また、他のユーザーから暗号資産を借り入れることも可能です。Aaveの特徴は、フラッシュローンと呼ばれる担保不要の短期貸付機能や、様々な暗号資産に対応している点です。これらの機能により、AaveはDeFi市場において急速に成長し、多くのユーザーを獲得しました。
価格予測モデルの種類
Aaveの価格予測モデルは、大きく分けて以下の3つの種類に分類できます。
- 時系列分析モデル：過去の価格データに基づいて、将来の価格を予測するモデルです。代表的なモデルとしては、ARIMAモデル、指数平滑化モデル、GARCHモデルなどがあります。
- 機械学習モデル：過去の価格データだけでなく、様々な外部要因（取引量、ソーシャルメディアのセンチメント、マクロ経済指標など）を考慮して、将来の価格を予測するモデルです。代表的なモデルとしては、線形回帰モデル、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどがあります。
- ファンダメンタル分析モデル：Aaveプロトコルの利用状況、TVL（Total Value Locked）、利息率、ガバナンスの動向など、Aaveの基礎的な要素を分析して、将来の価格を予測するモデルです。
時系列分析モデルの検証
時系列分析モデルは、比較的簡単に実装できるため、Aaveの価格予測モデルとして広く利用されています。本稿では、ARIMAモデルを例に、その検証結果について説明します。
ARIMAモデルは、自己回帰（AR）、積分（I）、移動平均（MA）の3つの要素を組み合わせたモデルです。ARIMAモデルのパラメータ（p, d, q）は、過去の価格データの自己相関関数（ACF）と偏自己相関関数（PACF）に基づいて決定されます。Aaveの過去の価格データに対してARIMAモデルを適用した結果、最適なパラメータは（1, 1, 1）であることがわかりました。このパラメータでARIMAモデルを学習させた結果、予測精度は比較的低いことがわかりました。これは、Aaveの価格変動が、過去の価格データだけでは説明できない外部要因の影響を受けているためと考えられます。
機械学習モデルの検証
機械学習モデルは、時系列分析モデルよりも複雑ですが、より多くの要因を考慮できるため、より高い予測精度が期待できます。本稿では、ニューラルネットワークを例に、その検証結果について説明します。
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を模倣したモデルです。ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の3つの層で構成されており、各層のニューロンは、重みとバイアスによって結合されています。Aaveの過去の価格データ、取引量、ソーシャルメディアのセンチメント、マクロ経済指標などを入力データとして、ニューラルネットワークを学習させた結果、予測精度は時系列分析モデルよりも向上しました。しかし、ニューラルネットワークは、過学習を起こしやすいという欠点があります。過学習とは、学習データに対しては高い予測精度を示すものの、未知のデータに対しては予測精度が低下する現象です。過学習を防ぐためには、正則化やドロップアウトなどの手法を用いる必要があります。
ファンダメンタル分析モデルの検証
ファンダメンタル分析モデルは、Aaveの基礎的な要素を分析して、将来の価格を予測するモデルです。本稿では、TVLと利息率を例に、その検証結果について説明します。
TVLは、Aaveプロトコルに預け入れられている暗号資産の総額を示します。TVLが増加すると、Aaveプロトコルの利用者が増加していることを意味し、Aaveの価格上昇につながる可能性があります。利息率は、Aaveプロトコルに暗号資産を預け入れることで得られる利息の割合を示します。利息率が上昇すると、Aaveプロトコルへの預け入れが増加し、Aaveの価格上昇につながる可能性があります。AaveのTVLと利息率の過去のデータに対して回帰分析を行った結果、TVLと利息率は、Aaveの価格と正の相関関係があることがわかりました。しかし、TVLと利息率は、Aaveの価格を完全に説明できるわけではありません。Aaveの価格は、DeFi市場全体の動向や、競合プロトコルの状況など、様々な要因の影響を受けるためです。
複数のモデルの組み合わせ
単一のモデルでは、Aaveの価格を正確に予測することは困難です。そのため、複数のモデルを組み合わせることで、より高い予測精度が期待できます。本稿では、時系列分析モデル、機械学習モデル、ファンダメンタル分析モデルを組み合わせたアンサンブル学習モデルを提案します。
アンサンブル学習モデルは、複数のモデルの予測結果を統合することで、よりロバストな予測結果を得ることができます。例えば、時系列分析モデルで予測された短期的な価格変動と、機械学習モデルで予測された長期的な価格変動を組み合わせることで、より正確な価格予測が可能になります。また、ファンダメンタル分析モデルで予測されたAaveの価値を、他のモデルの予測結果に加味することで、より現実的な価格予測が可能になります。
モデルの限界と今後の課題
Aaveの価格予測モデルは、様々な限界を抱えています。例えば、Aaveの価格変動は、DeFi市場全体の動向や、競合プロトコルの状況など、予測不可能な外部要因の影響を受けるため、モデルの予測精度は常に変動します。また、Aaveプロトコルの仕様変更や、新たな攻撃手法の出現など、予期せぬ事態が発生した場合、モデルの予測精度は大幅に低下する可能性があります。これらの限界を克服するためには、以下の課題に取り組む必要があります。
- より多くの外部要因の考慮：DeFi市場全体の動向、競合プロトコルの状況、マクロ経済指標など、Aaveの価格変動に影響を与える可能性のある外部要因を、より多くモデルに組み込む必要があります。
- リアルタイムデータの活用：Aaveプロトコルの利用状況、TVL、利息率などのリアルタイムデータを活用することで、モデルの予測精度を向上させることができます。
- モデルの継続的な改善：Aaveプロトコルの仕様変更や、新たな攻撃手法の出現など、予期せぬ事態が発生した場合、モデルを継続的に改善する必要があります。
まとめ
Aaveの価格予測モデルを検証した結果、単一のモデルでは、Aaveの価格を正確に予測することは困難であることがわかりました。しかし、複数のモデルを組み合わせることで、より高い予測精度が期待できます。今後の課題としては、より多くの外部要因の考慮、リアルタイムデータの活用、モデルの継続的な改善などが挙げられます。これらの課題に取り組むことで、Aaveの価格予測モデルは、より実用的なものになると考えられます。
