機器學習能否預測加密貨幣的價格？_加密貨幣

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。

安全團隊：TransitSwap事件新增3個套利機器人及2個攻擊模仿者，已知被盜損失總計超2800萬美元:根據TransitSwap官方通告，BSC鏈新增4個獲利地址，ETH鏈新增1個獲利地址，新增被盜資金357萬美元，共計獲利地址8個，被盜損失總計擴大至2884萬美元。慢霧MistTrack與TransitSwap團隊協作分析后得出結論，新增5個獲利地址中有3個是套利機器人，而另外2個則是攻擊模仿者。此前，慢霧通過情報發現套利機器人地址0xcfb0...7ac7。慢霧MistTrack仍在持續跟進此次事件，對新增獲利地址的資金轉移與黑客畫像進行分析。

截止到目前，在各方的共同努力下，攻擊黑客已將超 8 成的被盜資產退還到 Transit Swap 項目方地址，建議套利機器人所屬人和攻擊模仿者同樣通過 service@transit.finance 或鏈上地址與 Transit Swap 取得聯系，共同將此次被盜事件的受害用戶損失降低到最小。

攻擊黑客獲利地址（已歸還資金占總被盜資金約 83.6%）：

0x75F2...FFD46 獲利金額：約 2410 萬美元

0xfa71...90fb

套利機器人獲利地址：

1: 0xcfb0...7ac7(BSC) 獲利金額：1,166,882.07 BUSD

2: 0x0000...4922(BSC) 獲利金額：246,757.31 USDT

3: 0xcc3d...ae7d(BSC) 獲利金額：584,801.17 USDC

4. 0x6C6B...364e(ETH) 獲利金額：5,974.52 UNI、1,667.36 MANA

攻擊模仿者獲利地址：

1: 0x87be...3c4c(BSC) 獲利金額：356,690.71 USDT

2: 0x6e60...c5ea(BSC) 獲利金額：2,348,967.9 USDT[2022/10/6 18:40:24]

加密貨幣Litecoin的價格歷史(Source:?Kaggle)

iExec 與微軟 Azure達成合作，利用 SGX 來保護機器學習代碼和數據:11月5日消息，分布式云計算平臺 iExec 云算寶與微軟云計算平臺 Azure 就發展“機密計算”達成合作伙伴關系，iExec 利用英特爾軟件防護擴展（SGX）來保護機器學習中的敏感代碼和數據。iExec 信息安全總監 Zhang Lei 談到：Azure 機密計算通過保護使用中的數據有效地解決了安全問題。iExec 利用英特爾 SGX，使珍貴數據在廣泛共享和使用的同時，還能保護其隱私和所有權。iExec 將這些獨特的功能結合在一起，使人工智能開發者能夠保護他們的知識產權，同時為人工智能開發者創造新的經濟機會。[2021/11/5 21:28:36]

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。

加密交易者創建機器人以在馬斯克發布相關推文時自動購買BTC:金色財經報道，由于特斯拉CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）對加密貨幣市場產生了巨大的影響。對此，倫敦加密貨幣交易者Andrei Badoiu創建了一個機器人。當馬斯克發出有關比特幣的推文時，該機器人會自動購買比特幣，并且交易可以在推文發出的幾秒鐘內進行。[2021/3/31 19:31:08]

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。

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。

動態 | 機器人藝術家的創作過程被記錄在區塊鏈上:據Cryptovibes消息，俄羅斯機器人公司Robonomics Network制造了一個叫做Gaka-Chu的機器人，這個機器人擅長寫日語中的漢字，也能創作一些簡單的畫。Gaka-Chu建立在基于以太坊的解決方案上，允許與機器人之間建立智能合約，創作全過程和質量控制記錄都被記錄在區塊鏈上，可用于追溯創作過程，也可以用于分析消費者需求。[2019/1/18]

第0天代表2013年4月30日，第2800天代表2021年2月28日。

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。

Telegram組群中的自動化機器人正在詐騙加密貨幣:據bitcoin news消息，Telegram中的自動化機器人正在淹沒加密貨幣組群并詐騙加密貨幣。 Twitter的追隨者可以很容易地被購買，Telegram的責很難偽造。更困難但并不是不可能，而且由于Telegram比Twitter更像是一個封閉的網絡，因此更難以仔細檢查組群的追隨者的質量和“人性”。有新聞稱，高達7000萬的Telegram帳戶用戶名和電話號碼已被泄漏并出售，自動機器人的詐騙可能會激增。[2018/4/11]

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。

Michel?Kana,?Ph.D??作者

Jeremy??翻譯

Jeremy??編輯

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