【Pythonコード付き】線形回帰トレンド（単回帰）で暗号通貨を自動売買する方法

from sklearn.linear_model import LinearRegression 

linearModel = LinearRegression()
linearModel.fit(説明変数のデータ(つまりx),目的変数のデータ（つまりy）)

#回帰係数
a = linearModel.coef_

#切片
b = linearModel.intercept_

pip3 install scikit-learn

pip3 install matplotlib

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# import matplotlib.pyplot as plt
from coincheck import market,order,account
import time


access_key=input("APIのアクセスキーを入力してください")
secret_key=input("APIのシークレットキーを入力してください")

#何秒ごとに価格データを確認するか
interval_sec=7

#今回は回帰係数（回帰直線の傾き）が0以上で買い判断とする
target_tangent = 0

#初めの何回か(デフォルトでは25回)は取引をせずに価格データをただ集める
def price_data_collecting(how_many_samples=25):
    print("まずは今から"+str(how_many_samples*interval_sec)+"秒間、価格データを収集します。")
    price_list=[]
    for i in range(how_many_samples):
        price_list.append(m1.ticker()["last"])
        time.sleep(interval_sec)

    print("収集が完了しました。")
    return price_list

#coincheckのAPIラッパーインスタンス
m1=market.Market()
o1 = order.Order(secret_key=secret_key,access_key=access_key)


price_data = price_data_collecting()
x = [i for i in range(len(price_data))]

#先程取得したデータをpandasのデータフレームに格納しておく（今後の発展性のため）
#今回の目的を達成するだけなら、リストのまま処理しても良かった
df= pd.DataFrame()
df["x"]=x
df["y"]=price_data

#線形回帰を行う
linearModel = LinearRegression()
linearModel.fit(df[["x"]],df[["y"]])

#回帰係数
coef = linearModel.coef_
#切片
intercept = linearModel.intercept_
#決定係数
score = linearModel.score(df[["x"]],df[["y"]])

if intercept > target_tangent:
    print("買い注文を実行します。")
    print(o1.buy_btc_jpy(rate=str(df["y"].iloc[-1]),amount=0.005))
else:
    print("トレンドが発生していると判断できなかったので、購入注文を行いません。")

print("回帰係数、切片、決定係数の値はそれぞれ以下です。")
print(coef,intercept,score)

#データの散布図を表示する
# plt.scatter(df["x"],df["y"])
# plt.show()