モンテカルロシミュレーションでBTC価格を予測する方法

モンテカルロシミュレーションは、乱数を用いて多数の価格経路を生成し、将来のとり得る価格分布を統計的に推定する手法である。ビットコインのような高ボラティリティ資産の価格分布を確率的に把握する手段として、定量分析の分野で広く使われている。

幾何ブラウン運動（GBM）モデル

価格が連続的にランダムウォークすると仮定するGBMモデルでは、ドリフト項（期待リターン）とボラティリティ項（変動幅）の2つのパラメータを設定し、乱数（ウィーナー過程）を加えることで価格経路をシミュレートする。これを数千〜数万回繰り返すことで、将来時点における価格の確率分布が得られる。

分位点の読み方

シミュレーション結果は、中央値（50パーセンタイル）を中心に、5パーセンタイルや95パーセンタイルといった分位点で表現されることが多い。これは「将来のある時点で価格がこの範囲に収まる確率がこの程度」という確率的な見通しを示すものであり、単一の予測値を断定するものではない点が重要だ。

限界と注意点

GBMモデルは価格変動が正規分布に従うという単純化された前提に基づいており、実際の市場では急騰・急落といった「テールリスク」がモデルの想定より頻繁に発生する傾向がある。シミュレーション結果はあくまで一つの参考値として扱い、過信しないことが重要だ。