機械学習を用いたハッシュレートの予測

抄録

ブロックチェーン技術は、ビットコインを始めとする暗号通貨の基幹技術であり、情報の真正性を保ち、システムの冗長性を確保するための新しい手段として、急速に社会に普及している。PoWに基づくブロックチェーンシステムの信頼性を測る指標の一つとして、ハッシュレートがある。これはマイニングと呼ばれるブロックチェーンシステム維持のためのハッシュ演算がどの程度盛んに行われているかを示す値であり、この値が大きいほど情報の改ざんや不正が起こりにくく、パフォーマンスが良いと考えられている。従って、このハッシュレートの値は、医療・インフラ・行政といったクリティカルな社会基盤にブロックチェーンプラットフォームを適用する際の重要な指標の一つになり得るだろう。本研究では、ビットコインのハッシュレートを、単変量LSTMモデルと多変量LSTMモデルで予測し、精度比較を行った結果について報告する。その結果、多変量LSTMは単変量LSTMに比べ高い精度でハッシュレートを予測することができ、また単変量LSTMを用いて1週間先の予測も可能であることが分かった。