在預測加密貨幣價格時 其實我在研究這背后的 8 大邏輯_BSP

幾天前，我舉辦了一個關于加密貨幣價格預測的網絡研討會。在研討會上，我們總結了一些在IntoTheBlock平臺上構建加密資產預測模型的經驗教訓。這一領域有很多有趣的IP和研究項目，但我想總結幾條關鍵的想法。如果你對預測加密資產的價格感興趣的話，以下幾點想法會或許對你有所幫助：

1.加密貨幣價格預測是可以實現和解決的，但不是通過單一的方法，也絕不是在任何市場條件下都能實現的。

就像偉大的英國統計學家喬治·e·p·博克斯(George E. P. Box)曾說過的那樣：“本質上講，所有的模型都是錯誤的，但有些是有用的。”當涉及金融市場等復雜實體時尤其如此。就加密資產而言，預測加密貨幣的價格走勢絕對是可行的，但沒有任何一種模型能夠適用于所有的市場條件。始終都要假設自己的模型最終會失敗，并尋找替代方案。

Gemini已支持XRP存款功能，將上線XRP交易服務:8月10日消息，加密貨幣交易所Gemini已支持XRP存款功能，將上線XRP交易服務，Gemini提醒用戶需要將移動應用升級更新到23.808.0版本才能進行XRP存款操作。[2023/8/11 16:18:58]

2.預測有兩種基本方式：基于資產的預測（asset-based）和基于因素的預測（factor-based）

如果你想預測比特幣的價格，那么就是在遵循一種基于資產的策略。相反，基于因素的策略側重于預測特定的特征，如資產池中的價值或動量。       

Sui推出教育資助計劃:6月2日消息，Sui 宣布推出教育資助計劃Sui Education Grants Program，資助類別包括教育內容、游戲化的學習體驗、開發人員教育資源、訓練營、IRL 學習機會或 Hub、結構化課程以及利用人工智能的互動教育機會等。資助資金從 1 萬美元到 25 萬美元不等。[2023/6/2 11:53:51]

3.處理加密資產預測的三種基本技術方法

一般來說，大多數資本市場的預測模型，特別是加密資產，可以分為以下幾類:時間序列預測方法、傳統的機器學習方法和深度學習方法。時間序列預測方法(如ARIMA或Prophet)側重于根據已知的時間序列屬性預測特定的變量。在過去的十年中，線性回歸或決策樹等機器學習方法一直是資本市場預測模型的中心。最后，新成立的深度學習流派提出了深度神經網絡方法，用于發現變量之間的非線性關系，從而進行價格預測。       

Coinbase：在Shanghai-Capella更新24小時后將開始接受取消質押請求:金色財經報道，Coinbase在 Twitter 上表示，在 Shanghai-Capella 升級到以太坊網絡后 24 小時左右，Coinbase 將開始接受取消質押請求，該網絡將允許用戶取消質押 ETH。然而，這并不意味著用戶將能夠立即取消質押他們的 ETH。因為Coinbase 說，“以太坊協議控制取消質押過程，而我們只是管道，我們無法分享確切的等待時間當你要求取消質押時。”Coinbase 目前提供 6.0% 的抵押 ETH 年回報率。

一旦取消質押請求在鏈上處理并由以太坊協議發布，Coinbase 確認用戶將收到他們所有質押的 ETH，以及應計的質押獎勵。Coinbase 將在 Ethereum Shanghai-Capella 更新后一天處理取款請求，但質押平臺 Lido 表示將等到5 月中旬在完成鏈上代碼審計后啟動質押的 ETH 取款，以確保用戶安全。[2023/3/16 13:06:57]

阿里云宣布推出NFT解決方案:金色財經消息，阿里云官方發推特宣布推出NFT解決方案，其中包括網絡托管、數字營銷和內容交付，以建立NFT市場。[2022/6/8 4:11:19]

4.時間序列預測方法易于實現，但適應性不強。

在整個實驗過程中，我們測試了不同的時間序列方法，如ARIMA、DeepAR+或Facebook的Prophet。研究結果表明，此類方法并不是針對資本市場等復雜環境而設計的。它們非常易于實現，但是對于加密貨幣中常見的市場變化表現出非常差的彈性和適應性。此外，時間序列方法的最大局限性之一是它們依賴于數量有限且固定的預測因子，而事實證明，這些預測因子并不足以描述加密資產的行為。      

5.傳統機器學習模型的泛化能力較差

線性回歸和決策樹等方法一直是資本市場定量研究的前沿和中心。從這個角度來看，有很多研究可以被應用于加密空間。然而，考慮到加密市場的異常行為，我們發現大多數傳統的機器學習模型在概括知識方面都存在一定的困難，并且很容易出現不適用的情況。       

6.深度學習模型很難解釋，但是在復雜的市場條件下表現良好。

深度神經網絡已經不算是新事物了，但是在最近幾年才實現了其主流應用。從這個層面上講，這些模型的實現相對來說還是新生的事物。以加密市場為例，我們發現深度學習模型在預測方面可以達到相當好的效果。然而，考慮到模型的復雜性和實現的挑戰性，我們很難解釋這些模型的內部工作機制。       

7.一些有意思的挑戰還沒有出現在資本市場中。

加密資產的預測模型遇到了許多傳統資本市場不存在的挑戰。從虛假數據、虛假交易到低質量的API和數據集，加密領域的任何預測工作都需要大量的基礎架構工作的配合。此外，研究論文中包含的許多模型并沒有在真實世界的市場中進行過測試，當然也沒有在加密貨幣中進行過測試。     

8.挑戰與機遇并存

加密貨幣的預測模型是一個令人興奮的領域，但同時也充滿了挑戰。在IntoTheBlock上，我們在這方面已經取得了相當大的進展，你應該很快就能在我們的平臺上看到一些成果了。你也可以先通過以下鏈接進行預覽。

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