實戰 | 機器學習能否預測加密貨幣的價格？_加密貨幣

作者：Michel?Kana,?Ph.D，翻譯：Jeremy

這份實用指南提供了你預測加密貨幣價格飛速上漲所需的基礎知識。

十五年前，我開始探索數字貨幣的世界，并為一個只使用短信的點對點移動貨幣平臺做了原型。

最近，我的一位合作者問我，人工智能是否可以預測加密貨幣的價格。她對區塊鏈的炒作很好奇。

經過研究，我發現預測加密貨幣價格是一個可以解決的問題，但絕對不是針對所有市場條件。

加密資產的典型預測模型將利用時間序列預測、機器學習或深度學習方法。

在本文中，我研究了在預測給定日期的Litecoin平均價格時，片斷插值的表現如何。

數據

我們將關注2013年4月至2021年2月期間Litecoin的歷史價格。這些數據取自coinmarketcap，并且是可以免費使用的。我將數據分為80%的訓練數據集和20%的測試數據集。后者用于評估我們預測收盤價的準確性。

Justin Sun：并未與Binance就收購股份一事進行接洽:金色財經報道，Justin Sun 在社交媒體上針對此前 Coindesk 報道的Binance 已拒絕收購其 Huobi 股份一事發布回應表示，Binance 一直是 Huobi 的合作伙伴，未來也將繼續合作，但過去一周內其從未向 CZ 提出過收購 Huobi 股份的邀約或提議。[2023/4/6 13:47:04]

加密貨幣Litecoin的價格歷史(Source:?Kaggle)

短暫的探索性數據分析顯示，平均收盤價在年初和年末是最高的。10月份最低。

迪拜加密貨幣監管局發布的監管條例禁止使用隱私幣:金色財經報道，迪拜加密貨幣監管局（VARA）于周二發布的《2023年虛擬資產及相關活動條例》中將增強匿名性的加密貨幣描述為阻止跟蹤所有權或交易的資產，該條例新規定意味著不允許使用Zcash(ZEC)和Monero(XMR)等隱私代幣，當地實體公司也不能創建此類代幣。

此外，還規定實體需獲得獲得VARA許可才能將自己描述為虛擬資產業務。投資價值2.5億美元或更多加密貨幣的大型自營交易商必須在VARA注冊，違反與市場行為相關的規則可能導致個人罰款高達540萬美元，對虛擬資產服務提供商的罰款高達1360萬美元。[2023/2/8 11:54:56]

多項式回歸?

你可能聽說過多項式回歸，這可以說是創建一個階數為d的基礎來近似一個非線性函數的最簡單例子。

BTFS總合約數量已突破9500萬:據官方最新消息，BitTorrent File System(BTFS) 總合約數量已突破9500萬。合約數據可通過BTFS SCAN瀏覽器進行查看。

據悉，BitTorrent 文件系統（BTFS）既是一種協議，也是一種網絡應用，它提供了一種內容可尋址的點對點機制，用于在去中心化的文件系統中存儲和共享數字化內容，同時，它也為去中心化應用（Dapp）提供了一個基礎平臺。BTFS團隊一直在根據最新的網絡運行情況和BTT市場行情等，進行上傳價格、空投獎勵方案等一系列動態調整。[2023/2/7 11:52:23]

我對Litecoin的歷史價格進行了簡單的多項式回歸，使用5、25和80的階數。在每種情況下，R2值將提供一些關于模型在測試數據集上的擬合度好壞的信息。

從下面的藍線與訓練數據的擬合度來看，我們可以觀察到隨著多項式階數的增加，曲線越來越陡峭。這是由于模型復雜性增加，因為高階多項式試圖追逐訓練集中的每一個單一數據點。

Genesis正考慮出售已籌集資金償還債權人，希望在本周末之前與債權人達成協議:金色財經報道，Genesis 的律師在周一的聽證會上告??訴破產法庭法官，希望在本周末之前與債權人達成協議。Genesis 正在考慮出售自己已籌集資金償還債權人。律師補充，如果該過程沒有導致出售企業，則作為 Holdco 實體的 GGH 的股權將分配給債務人的債權人。

此前報道，Genesis 負債超過 50 億美元，這一數額遠遠大于其資產，根據周一向法院提交的陳述，資產包括大約 1.5 億美元的未支配現金、500 美元億美元的數字資產，3.85 億美元的經紀賬戶和 5.05 億美元的第三方未償還貸款。這些資產中還包括其母公司 DCG 欠下的大筆款項，包括 5 月到期的 5.75 億美元貸款和 2032 年到期的 11 億美元期票。[2023/1/24 11:27:43]

第0天代表2013年4月30日，第2800天代表2021年2月28日。

UniSwap過去一個月在Arbitrum生態吸引了超過11億美元的交易額:金色財經報道，據鏈上分析師@DeFi_Mochi數據顯示，UniSwap過去一個月在Arbitrum吸引了超過11億美元的交易額，在整個Arbitrum生態中占比接近78%，占有絕對市場優勢。此外，SushiSwap的交易額約為2億美元，占比大約為13%。在用戶數量方面，SushiSwap過去一個月在Arbitrum生態DEX日均用戶量占比約為32%，UniSwap這一指標數據則高達44.9%，占據“統治地位”，而令人些許意外的是Balancer，其日均用戶量占比接近20%。此外，在過去的六個月里，Balancer、UniSwap、SushiSwap和Curve Finance四個DEX協議在Arbitrum生態中的總交易額約達到23.2億美元。[2023/1/9 11:02:44]

特別是在有離群值的區域，高階多項式往往會向這些離群值的方向發展。因此，80階多項式的模型具有最高的方差。

它在訓練數據上的偏差也是最低的，這體現在最高的R2值上，相比之下，低階多項式的R2更低，意味著更高的偏差但更低的方差。低階多項式對訓練數據的敏感性較低。

分片插值?

我發現一個更靈活的方法是使用片斷多項式來預測加密貨幣價格。

分片插值用低階多項式擬合大量的數據點。由于我們只使用低階多項式，我們消除了過度的振蕩和非收斂性。

給定一組數據點，分片插值的工作原理是在每一部分數據中使用不同的多項式。

特別是，我們使用連接的分片多項式，也稱為樣條。

樣條的一個例子是下面的截斷線性函數。它在4的左邊是平的，稱為函數的結。

給定幾個結點，我們可以將多個線性基函數組合起來，并將其擬合到非線性數據中。

為了檢測加密貨幣價格中存在的高度曲線關系，我使用了一個截斷的三次函數，也叫三次樣條。

使用三次樣條，我們將數據分割成塊，并對每個塊擬合一個三次樣條。每個樣條函數在結點處連接到下一個函數。

三次樣條是加密貨幣價格變化的一個非常好的選擇，因為連接是平滑的。三次樣條的斜率和它們的第一和第二導數都是匹配的。三次樣條是3階的多項式函數，它仍然足夠小，以避免差異性。

三次B-樣條是三次樣條的一個更容易的變體，用于高效計算，因為最多有5個基函數參與貢獻插值。下面我們可以看到三次B-樣條在Litecoin價格上的表現，將結點放在四分位數上之后。

通過手動選擇結點，即在我們有一堆數據點的情況下，與根據四分位數放置結點時的值相比，我們在測試數據集上實現了更好的R2。

在邊界附近的三次樣條可能表現得很奇怪，你能夠在上面的紅色圖中注意到。所謂的自然三次樣條通過在每個極限處將一個三次多項式改為線性來強制要求函數在極限結點之外是線性的。

自然三次樣條需要選擇一個自由度。對于Litecoin的價格，我通過交叉驗證找到了最佳自由度：挑選了合適的174個結點的量子作為預測器的日期。結果與三次B-樣條相比，邊緣的差異性更小，但測試數據集的R2略差。

最后，我實現了平滑樣條，在懲罰價格變化的同時，使均方誤差最小化。

平滑樣條似乎是Litecoin價格最合適的分片插值。該模型在測試數據集上實現了迄今為止獲得的最佳R2值。

三次樣條模型令人興奮的部分是如何超越用于訓練模型的數據范圍進行推斷。

根據以預測和時間序列工作而聞名的著名統計學家RobJhyndman的說法，三次平滑樣條模型在預測方面可以作為與ARIMA模型等效的模型，但其參數空間受到限制。Rob聲稱，樣條模型提供了一個平滑的歷史趨勢以及線性預測函數。

我邀請你進一步試驗這個想法。我的計算機代碼可以在網上以JupyterPython/RNotebook形式查看。

本文中使用的GoogleColabNotebook

數字貨幣和加密貨幣，如Litecoin，是現代全球經濟中最具爭議和最復雜的技術創新。本文旨在使用一種不太流行的方法：三次樣條來預測Litecoin價格的變化。

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