COIN:機器學習能否預測加密貨幣的價格？_COI

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。

Meta將推出具有個性的AI聊天機器人:金色財經報道，Facebook和Instagram的母公司Meta計劃發布具有類人性格的人工智能聊天機器人。知情人士表示，聊天機器人的原型已經在開發中，最終產品能夠與用戶進行人類層面的討論。這一系列的聊天機器人將能夠展示不同的個性，預計最早將于下個月發布。該公司已經開發了一款像美國前總統亞伯拉罕·林肯一樣說話的機器人，以及一款像沖浪者一樣說話的旅行建議機器人。[2023/8/1 16:11:33]

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。

DeFi協議xWin在以太坊和BSC上推出新版升級機器人顧問平臺xWIN Finance v2:金色財經報道，DeFi 協議 xWin 宣布在以太坊和 BSC 上推出新版升級機器人顧問平臺 xWIN Finance v2，該平臺可以幫助對沖基金或投資者通過 xWIN Robo Advisor 引擎并根據風險偏好創建自己的去中心化基金，并支持包括構建個人儲備庫、將各種交易或 DeFi 策略集成到一個投資組合在內的多項功能。（madrastribune）[2023/1/16 11:13:53]

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。

華鐵應急回應比特幣歸屬：潘倩賬號設立是為查看機器運行情況及保證租金安全支付:繼8月9日，華鐵應急董事長胡丹鋒回應4千枚比特幣流向其妻子錢包的問題后，8月10日，華鐵應急再次澄清公告強調，客戶挖礦的比特幣并不是由實際控制人胡丹鋒及其配偶潘倩控制，其賬號是為了查看公司機器的運行情況及保證租金安全支付，由潘倩設立的可以查看其挖幣運行情況。手機號僅為觀察者鏈接，用于了解公司出租服務器的運行狀態，避免服務器停工和被挪用的風險。比特幣錢包地址是由承租方提供，收益也直接由承租方收取到錢包地址，與手機號注冊的礦池地址無關。（《每日經濟新聞》）[2021/8/10 1:46:51]

第0天代表2013年4月30日，第2800天代表2021年2月28日。

在美SEC注冊的加密機器人顧問Makara正式推出:金色財經報道，在美國證券交易委員會（SEC）注冊的加密機器人顧問Makara已正式推出。Makara表示，通過新加入的Beta版客戶，其管理資產總規模達到“數百萬美元”。據悉，傳統的機器人顧問主要會將客戶的錢投資于交易所交易基金（ETF），但顯然美國目前沒有任何加密ETF。因此，該應用程序將提供六個“主題籃子”資產，這些資產圍繞客戶可能具有的不同投資意愿而構建。這些籃子包括專門針對比特幣、以太坊和去中心化金融（DeFi）進行加權的籃子。Makara正在與Gemini合作來處理基礎資產的購買、出售和存儲。[2021/6/1 23:02:42]

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。

程曉明：區塊鏈不是創造信任的機器 而是制造一種讓大家不依賴于信任的機制:金色財經現場報道，9月16日下午，中國通信工業協會區塊鏈專委會副主任委員程曉明應邀出席由中國國際智能產業博覽會組委會主辦，重慶市大數據發展局、重慶市經濟信息委、重慶市渝中區人民政府聯合承辦，宏鏈財經執行的“2020（線上）智博會區塊鏈高峰論壇”。在媒體專訪中，程曉明表示區塊鏈不是創造信任的機器，而是制造一種機制，讓大家不依賴于信任。每個人都只參與了初級規則的落地，所有人為的參與只能是促進系統的完善，而無法破壞和干擾規則。[2020/9/16]

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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