编者按：本文来自区块链大本营，作者：jrodthoughts，译者：火火酱，Odaily星球日报经授权转载。几天前，我举办了一个关于加密货币价格预测的网络研讨会。在研讨会上，我们总结了一些在IntoTheBlock平台上构建加密资产预测模型的经验教训。这一领域有很多有趣的IP和研究项目，但我想总结几条关键的想法。如果你对预测加密资产的价格感兴趣的话，以下几点想法会或许对你有所帮助：1.加密货币价格预测是可以实现和解决的，但不是通过单一的方法，也绝不是在任何市场条件下都能实现的。就像伟大的英国统计学家乔治·e·p·博克斯(GeorgeE.P.Box)曾说过的那样：“本质上讲，所有的模型都是错误的，但有些是有用的。”当涉及金融市场等复杂实体时尤其如此。就加密资产而言，预测加密货币的价格走势绝对是可行的，但没有任何一种模型能够适用于所有的市场条件。始终都要假设自己的模型最终会失败，并寻找替代方案。2.预测有两种基本方式：基于资产的预测和基于因素的预测如果你想预测比特币的价格，那么就是在遵循一种基于资产的策略。相反，基于因素的策略侧重于预测特定的特征，如资产池中的价值或动量。
数据：截至去年底，币安已控制92%的比特币现货交易:1月5日消息，根据Arcane Research的数据，截至2022年底，币安在比特币现货交易市场的份额上升至92%。去年年初，币安的市场份额仅为45%，但去年6月交易费用的取消以及竞争对手FTX的倒闭都促使用户转向币安。与此同时，CryptoCompare的一份报告显示，去年年底币安在整体加密市场的份额为66.7%，远高于排名第二的Coinbase（8.2%）。
在FTX崩溃后，有关币安偿付能力的传言大幅增加，该交易所在短时间内遭遇了一些资金外流，但此后情况已得到稳定。如果币安遇到任何问题，如此高的市场份额可能会给行业造成严重问题。[2023/1/5 9:53:54]
美国司法部去年11月查获的丝路大额比特币与腐败的美国特工有关:据财富2月8日消息，美国司法部（DOJ）于去年11月初查获的与丝绸之路相关的69369枚比特币（截至发稿时，价值超过30亿美元），可能与美国特勤局特工Shaun Bridges有关。新的法庭文件显示，Bridges就是美国司法部民事没收诉讼中提到的神秘的“X者”。2015年，他被判处71个月监禁，罪名是在调查该网站时从丝绸之路卖家那里窃取比特币。2017年，Bridges在承认罪名后又被判处两年监禁。这位前特勤局特工仍在服刑，将于今年11月释放。此前2020年12月消息，CipherTrace报告称了两笔总额为69369枚BTC的交易，称这些比特币源自与暗网丝绸之路相关的钱包地址。[2021/2/9 19:16:26]
3.处理加密资产预测的三种基本技术方法一般来说，大多数资本市场的预测模型，特别是加密资产，可以分为以下几类:时间序列预测方法、传统的机器学习方法和深度学习方法。时间序列预测方法(如ARIMA或Prophet)侧重于根据已知的时间序列属性预测特定的变量。在过去的十年中，线性回归或决策树等机器学习方法一直是资本市场预测模型的中心。最后，新成立的深度学习流派提出了深度神经网络方法，用于发现变量之间的非线性关系，从而进行价格预测。
bitFlyer去年12月托管资产超27亿美元 创历史新高:日本加密交易所bitFlyer 2020年12月托管资产超过2892亿日元（27.73亿美元），创历史新高。（JP.cointelegraph）[2021/1/28 14:11:31]
4.时间序列预测方法易于实现，但适应性不强。在整个实验过程中，我们测试了不同的时间序列方法，如ARIMA、DeepAR+或Facebook的Prophet。研究结果表明，此类方法并不是针对资本市场等复杂环境而设计的。它们非常易于实现，但是对于加密货币中常见的市场变化表现出非常差的弹性和适应性。此外，时间序列方法的最大局限性之一是它们依赖于数量有限且固定的预测因子，而事实证明，这些预测因子并不足以描述加密资产的行为。
Galaxy Digital创始人预测美国年轻人将用他们的刺激支票购买比特币:Galaxy Digital创始人兼首席执行官Mike Novogratz 声称，在上一轮联邦刺激计划之后，许多人购买了比特币，并且他认为他们可能会再次购买。Mike Novogratz在接受CNBC采访时表示，美国众议院最近批准的一轮每笔2000美元的经济刺激计划对市场来说可能是进一步的好消息。他说：“很多（刺激措施）会进入市场。当然，当它落到年轻人手中时，他们会直接进入Robinhood的账户。上次最独特的事情是看到有多少人用确切的刺激金额购买比特币。”（Cointelegraph）[2021/1/7 16:40:17]
5.传统机器学习模型的泛化能力较差线性回归和决策树等方法一直是资本市场定量研究的前沿和中心。从这个角度来看，有很多研究可以被应用于加密空间。然而，考虑到加密市场的异常行为，我们发现大多数传统的机器学习模型在概括知识方面都存在一定的困难，并且很容易出现不适用的情况。
6.深度学习模型很难解释，但是在复杂的市场条件下表现良好。深度神经网络已经不算是新事物了，但是在最近几年才实现了其主流应用。从这个层面上讲，这些模型的实现相对来说还是新生的事物。以加密市场为例，我们发现深度学习模型在预测方面可以达到相当好的效果。然而，考虑到模型的复杂性和实现的挑战性，我们很难解释这些模型的内部工作机制。
7.一些有意思的挑战还没有出现在资本市场中。加密资产的预测模型遇到了许多传统资本市场不存在的挑战。从虚假数据、虚假交易到低质量的API和数据集，加密领域的任何预测工作都需要大量的基础架构工作的配合。此外，研究论文中包含的许多模型并没有在真实世界的市场中进行过测试，当然也没有在加密货币中进行过测试。
8.挑战与机遇并存加密货币的预测模型是一个令人兴奋的领域，但同时也充满了挑战。在IntoTheBlock上，我们在这方面已经取得了相当大的进展，你应该很快就能在我们的平台上看到一些成果了。你也可以先通过以下链接进行预览。
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