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。

Revolut將暫停在美國的加密貨幣服務:8月4日消息，總部位于英國的金融科技公司Revolut宣布暫停在美國的加密貨幣服務。該決定受到美國加密貨幣市場不斷變化的監管環境和不確定性的影響，將于2023年9月2日生效，在此之后，美國客戶將無法再在Revolut平臺上購買加密貨幣。2023年10月3日開始Revolut將實行更全面的限制，屆時美國客戶將完全禁止通過Revolut訪問加密貨幣。[2023/8/4 16:19:04]

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。

某巨鯨向幣安存入逾16萬枚BNB:8月3日消息，據Lookonchain監測，在幣安宣布CYBER和SEI Launchpool活動后，一巨鯨向幣安存入163,784枚BNB（約合3975萬美元）。

鯨魚從Radiant Capital提出35,856枚BNB（約合890萬美元），然后從Venus和Radiant Capital借入12.6萬枚BNB（約合3040萬美元）。[2023/8/3 16:16:14]

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。

ENS主域名突破50萬個:3月24日消息，據Dune Analytics最新數據顯示，以太坊域名服務ENS主域名數量已突破50萬個，本文撰寫時達到500,880個，當前活躍ENS域名總量為2,769,381個，參與地址數量為671,665個。主域名（Primary Name）能讓用戶的以太坊地址指向一個ENS域名，幫助用戶在使用以太坊帳戶連接DApp時可以找到并顯示ENS域名，該域名必須由用戶自己設置，不會在注冊時自動生成。另據NFTgo數據顯示，截至目前ENS交易總額為2.1461億美元，市值約為1.0032億美元。[2023/3/24 13:25:00]

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。

現代汽車印度將在Roblox平臺推出元宇宙汽車展館:金色財經報道，印度第二大汽車制造商現代汽車印度公司（Hyundai Motor India）將在元宇宙空間中推出現代展館（Hyundai Pavilion）。Roblox上的現代汽車沉浸式虛擬城市The Hyundai Mobility Adventure將在2023年汽車博覽會（2023 Auto Expo）開幕時首次亮相，將展示IONIQ 6、IONIQ 5、NEXO、TUCSON、VENUE N Line五款車型。（Coingape）[2023/1/6 10:58:31]

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。

“木頭姐”旗艦基金年內受挫 新的陰云已開始積聚:12月30日消息，木頭姐凱西·伍德最糟糕的一年還沒過去，2023年的陰云就開始積聚了。在過去的幾周里，華爾街一直在下調她58億美元的旗艦基金ARK創新ETF（ARKK）中一些最大持倉的收益預期，這預示著她的策略將面臨更多的痛苦，在整個2022年，她的投資策略被美聯儲幾十年來最激進的緊縮政策所打擊。機構數據顯示，由于利率將保持2007年以來的最高水平，分析師已經下調了ARKK中一半最大權重公司的12個月收益預期，其中包括特斯拉和Zoom。咨詢公司ETF Store的總裁Nate Geraci說，ARK的投資組合中充斥著久期較長的科技股，這些股票肯定受到了利率上升的影響。如果美聯儲在2023年比預期的更激進，小心這可能是另一場血戰。[2022/12/30 22:16:58]

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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