實戰 | 機器學習能否預測加密貨幣的價格？_OIN

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。

數據：Curve創始人持有的1.68億美元貸款頭寸面臨清算風險:金色財經報道，Coindesk分析文章稱，區塊鏈分析網站DeBank數據顯示，Curve Finance創始人Michael Egorov擁有1.68億美元的CRV為多個DeFi協議提供貸款，這幾乎相當于該代幣總市值的34%。繼周末在Curve發生漏洞之后，CRV的價格下跌了20%以上，使Egorov的1.68億美元資金面臨被清算的風險。

據DefiLlama稱，Egorov的CRV抵押品被清算的水平為0.37美元，CRV目前的交易價格約為0.55美元。如果Egorov的貸款被清算，貸款協議將不得不出售被扣押的資產，在價格已經螺旋式下跌的情況下，整個DeFi市場將面臨風險。

據Etherscan稱，北京時間周二凌晨，Egorov一直在通過以10,000美元至50,000美元之間的總價分批出售LDO（ Lido的治理代幣）來換取Circle的USDC穩定幣，以支撐資金。[2023/8/1 16:10:20]

數據：比特幣巨鯨在3周內積累了71000枚BTC:金色財經報道，據Santiment數據，在過去三周內，持有10到10,000個比特幣的地址已經積累了71,000個比特幣。[2023/7/10 10:45:49]

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。

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。

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。

Lido將NFT納入解除質押流程:金色財經報道，Lido在社區電話會議公布了計劃，以發布代表用戶提款請求金額的NFT，可作為取消質押其以太幣過程的一部分。這些提款將在下個月以太坊區塊鏈進行下一次重大升級上海（也被開發人員稱為Shapella）后啟用。

Lido產品經理Mariya Muzyko在周二下午的電話會議上表示，用戶可以在Lido上提取stETH并以1:1的比例接收ETH，將分為兩個步驟：請求和領取。一旦用戶請求提款，他們將收到一個Lido發行的NFT，代表他們的提款請求。然后用戶可以使用NFT來領取他們的ETH獎勵。NFT在用戶贖回并認領他們的ETH后被銷毀。[2023/3/29 13:32:08]

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。

第0天代表2013年4月30日，第2800天代表2021年2月28日。

新加坡官員：當地銀行的加密貨幣敞口“微不足道”，但執行最高風險權重要求:11月29日消息，新加坡金融管理局（MAS）董事會主席Tharman Shanmugaratnam周一表示，新加坡的銀行必須持有125美元的資本，以對應其100美元比特幣或以太坊等高風險加密貨幣的敞口。

Shanmugaratnam表示，盡管新加坡司法管轄區的銀行對加密貨幣的敞口“微不足道”，占總風險加權資產的比例不到0.05%，但這些類型的加密資產應該受到最嚴格的風險管理要求約束。

他表示，“在框架最終確定之前，MAS要求在新加坡注冊成立的銀行對比特幣和以太坊等風險較高的加密資產的風險敞口執行1250%的風險權重……根據MAS對在新加坡注冊成立、具有系統重要性的銀行的最低總資本充足率要求10%，這意味著在新加坡注冊成立的銀行必須持有125美元的資本，才能有100美元的加密資產（如比特幣）敞口。”

今年8月，新加坡金融管理局表示正與其他監管機構合作，為銀行的加密敞口建立一個審慎的框架。Shanmugaratnam周一表示，新加坡正在遵循國際標準制定者巴塞爾銀行監管委員會（BCBS）建議的要求。BCBS將在年底前確定針對比特幣和以太坊等加密貨幣的資本要求。在該框架最終確定之前，MAS將采用“BCBS資本框架下最高的風險權重”。（CoinDesk）[2022/11/29 21:09:39]

NFT項目Doodles交易額突破5億美元:金色財經報道，在獲得776 Management領投的首輪融資后，藍籌NFT項目Doodles交易額出現上漲，過去24小時達到3,775,617.63美元，漲幅為1065.56%。據cryptoslam最新數據顯示，Doodles系列NFT總交易額已突破 5 億美元，本文撰寫時為502,703,349美元，交易量為25,573筆。此外，Doodles當前市值為 2.886 億美元，地板價升至14.85 ETH，24小時漲幅14.67%。[2022/6/23 1:26:04]

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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