機器學習能否預測加密貨幣的價格？_區塊鏈

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。

起亞機器狗NFT已為Petfinder基金會籌集10萬美元:金色財經報道，起亞汽車美國子公司通過拍賣數千輛以機器狗為主題的nft，為非營利組織Petfinder基金會籌集了10萬美元。該公司周二表示，這筆錢-加上起亞汽車額外的50萬美元的法幣-現在已經覆蓋了居住在收容所的22000多只動物的收養費用。這些數字收藏品每件售價20.22美元，當天就在Sweet NFT市場上售罄，創收10萬美元。[2022/12/29 22:14:14]

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。

機器人索菲亞進入Algorand生態，將每年產出NFT藝術品:據官方信息，10月18日，漢森機器人技術公司首席執行官、機器人專家David Hanson宣布，在10月10日蘇富比秋季當代藝術拍賣會上，已出售機器人索菲亞的新藝術品，名叫《面對奇點的索菲亞》。這既是實物藝術品，也是隨著時間推移而演變的數字作品，每年將生成一次數字繪畫NFT。該藝術品起拍價為380萬港幣，無國界資本最終以501.5萬港幣拍下了該作品。所有收益都將繼續用于索菲亞的人工智能和創意開發，以及社區及教育推廣。

Hanson補充道，“我們特別高興該藝術品最終花落無國界資本，很期待在Algorand上鑄造索菲亞NFT。能將Algorand區塊鏈技術與索菲亞整合，這將對數字藝術和人工智能的發展產生積極影響。Algorand作為當今唯一的負碳區塊鏈，和我們的環保價值觀相吻合。這是索菲亞對外發展以及SophiaDao啟動的重要一步，讓公眾能接觸到索菲亞，并將新興技術、人工智能、藝術社區相結合。通過索菲亞藝術和科學，我們將不斷支持那些有助于解決我們這個時代的挑戰、改善今天和未來生活的偉大思想和新興技術。”[2021/10/20 20:42:05]

動態 | 成本僅為160美元的僵尸網絡MasterMana每周可與2000臺機器進行交互:研究人員認為，一個成本僅為160美元的惡意僵尸網絡每周可能與2000臺機器進行交互，試圖竊取加密錢包和個人信息。美國網絡安全公司Prevailion在其博客上發表了一篇文章，詳細描述了MasterMana僵尸網絡如何從2018年12月開始一直活躍到9月24日。該僵尸網絡每周可能攻擊2000臺機器，因此，今年其可能已與72000多臺機器進行了交互。（CryptoGlobe）[2019/10/5]

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。

第0天代表2013年4月30日，第2800天代表2021年2月28日。

動態 | 非政府組織將在尼日利亞建立機器人和創新實驗室 提供區塊鏈等技能培訓:據The Guardia消息，非政府組織Bridgewater Foundation宣布將在尼日利亞埃基蒂州建立五個機器人和創新實驗室，以增強2萬名年輕人在人工智能、動畫和區塊鏈等領域的能力。[2019/9/29]

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。

現場 | 智能矩陣Atmatrix：區塊鏈本質是信任機器 信任基礎就是數學算法:金色財經現場報道，智能矩陣Atmatrix今天在“區塊鏈趨勢與前景”高峰論壇上，在與新加坡國立大學（NUS）陳永財校長同臺交流的過程中，智能矩陣Atmatrix表示：區塊鏈本質是信任機器，信任基礎就是數學算法，我們信任數學。區塊鏈與人工智能相結合打造的世界人工智能共享網絡，促進各種AI要素，比如服務、算力、數據、算法模型的共享，降低AI使用門檻，將極大地促進AI應用的普及；企業區塊鏈應用，要選擇什么樣的區塊鏈技術，關鍵看該企業應用的需求，如果只是需要不可篡改或溯源，那么用第一代技術即可；如果需要供應鏈金融等，那么就用第二代智能合約技術；如果需要使用人工智能，那么就用智能矩陣Atmatrix技術。[2018/9/9]

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。

Michel?Kana,?Ph.D??作者

Jeremy??翻譯

Jeremy??編輯

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