COIN:机器学习能否预测加密货币的价格？_Sparkpoint

这份实用指南提供了你预测加密货币价格飞速上涨所需的基础知识。

十五年前，我开始探索数字货币的世界，并为一个只使用短信的点对点移动货币平台做了原型。

最近，我的一位合作者问我，人工智能是否可以预测加密货币的价格。她对区块链的炒作很好奇。

经过研究，我发现预测加密货币价格是一个可以解决的问题，但绝对不是针对所有市场条件。

加密资产的典型预测模型将利用时间序列预测（如ARIMA、Facebook Prophet）、机器学习（如随机森林算法、线性回归）或深度学习方法（如LSTM）。

在本文中，我研究了在预测给定日期的Litecoin平均价格时，片断插值的表现如何。

我们将关注2013年4月至2021年2月期间Litecoin的历史价格。这些数据取自coinmarketcap，并且是可以免费使用的。我将数据分为80%的训练数据集和20%的测试数据集。后者用于评估我们预测收盘价的准确性。

Chaincode Labs推出以比特币为中心的AI聊天机器人ChatBTC测试版:金色财经报道，Chaincode Labs推出以比特币为中心的AI聊天机器人ChatBTC测试版，比特币爱好者不再需要搜索问答网站Bitcoin Stack Exchange或在比特币开发邮件列表中寻找有关主流区块链技术问题的答案。Chaincode 实验室的产品经理 Art Assoiants 表示，ChatBTC作为ChatGPT的替代品，但接受了一组特定的专门且经过审查的比特币资源的培训。ChatBTC 使用与同样由 Chaincode Labs 开发的bitcoinsearch.xyz相同的知识库，从 Bitcoin Stack Exchange、Bitcoin Talk、Bitcoin-dev 和Lightning-dev邮件列表、Bitcoin Optech、Bitcoin Transcripts等网站获取资源。

Chaincode 实验室特别项目负责人 Adam Jonas 表示，该服务仍处于早期 alpha 阶段。[2023/8/8 21:30:30]

起亚机器狗NFT已为Petfinder基金会筹集10万美元:金色财经报道，起亚汽车美国子公司通过拍卖数千辆以机器狗为主题的nft，为非营利组织Petfinder基金会筹集了10万美元。该公司周二表示，这笔钱-加上起亚汽车额外的50万美元的法币-现在已经覆盖了居住在收容所的22000多只动物的收养费用。这些数字收藏品每件售价20.22美元，当天就在Sweet NFT市场上售罄，创收10万美元。[2022/12/29 22:14:14]

加密货币Litecoin的价格历史 (Source: Kaggle)

短暂的探索性数据分析显示，平均收盘价在年初和年末是最高的。10月份最低。

你可能听说过多项式回归，这可以说是创建一个阶数为d的基础来近似一个非线性函数（在我们的例子中，加密货币价格波动）的最简单例子。

Fractal NFT项目的Discord机器人遭黑客入侵:金色财经报道，流媒体平台Twitch联合创始人Justin Kan的Fractal NFT项目在启动前被劫持，154,000美元被盗。据悉，用于该项目Discord的机器人被黑客入侵。这使犯罪者在其公告频道中发送了一条消息，其中包含指向假造币网站的链接（使用了一个“i”而不是“l”）。那些点击链接的人能够将他们的加密货币Solana(SOL)用于他们所认为的Fractal NFT，因此被肇事者盗取了154,800美元的SOL。该项目发布推文称，没有宣布任何造币网站，所有推动此声明的网址都是欺诈性的。该项目永远不会向用户收取空投费用。[2021/12/22 7:54:57]

我对Litecoin的历史价格进行了简单的多项式回归，使用5、25和80的阶数。在每种情况下，R2值将提供一些关于模型在测试数据集上的拟合度好坏的信息。

Zilliqa推出Telegram打赏机器人Zeeves:Zilliqa团队与Button Wallet合作开发打赏机器人Zeeves，允许Telegram用户发送、接收、购买ZIL并通过ZIL打赏。用户可以在Telegram上搜索机器人，并确认其用户名/img/202281234508/3.jpg" />

动态 | 三名男子抢劫北安普顿BTC机器:据northamptonchron报道，警察证实，3月12日晚，位于北安普顿Costcutter的商店被三名男子抢劫，劫匪用砍刀威胁店主要使用将现金转为加密货币的设备。[2019/3/16]

特别是在有离群值的区域（图的中间部分），高阶多项式往往会向这些离群值的方向发展。因此，80阶多项式的模型具有最高的方差。

它在训练数据上的偏差也是最低的，这体现在最高的R2值上，相比之下，低阶多项式的R2更低，意味着更高的偏差但更低的方差。低阶多项式对训练数据的敏感性较低。

我发现一个更灵活的方法是使用片断多项式来预测加密货币价格。

分片插值用低阶多项式拟合大量的数据点。由于我们只使用低阶多项式，我们消除了过度的振荡和非收敛性。

给定一组数据点，分片插值的工作原理是在每一部分数据中使用不同的多项式。

特别是，我们使用连接的分片多项式，也称为样条。

样条的一个例子是下面的截断线性函数。它在4的左边是平的，称为函数的结。

给定几个结点，我们可以将多个线性基函数组合起来，并将其拟合到非线性数据中。

为了检测加密货币价格中存在的高度曲线关系，我使用了一个截断的三次函数，也叫三次样条。

使用三次样条，我们将数据分割成块，并对每个块拟合一个三次样条。每个样条函数在结点处连接到下一个函数。

三次样条是加密货币价格变化的一个非常好的选择，因为连接是平滑的。三次样条的斜率和它们的第一和第二导数都是匹配的。三次样条是3阶的多项式函数，它仍然足够小，以避免差异性。

三次B-样条是三次样条的一个更容易的变体，用于高效计算，因为最多有5个基函数参与贡献插值。下面我们可以看到三次B-样条在Litecoin价格上的表现，将结点放在四分位数上之后。

通过手动选择结点，即在我们有一堆数据点的情况下，与根据四分位数放置结点时的值相比，我们在测试数据集上实现了更好的R2。

在边界附近的三次样条可能表现得很奇怪，你能够在上面的红色图中注意到。所谓的自然三次样条通过在每个极限处将一个三次多项式改为线性来强制要求函数在极限结点之外是线性的。

自然三次样条需要选择一个自由度。对于Litecoin的价格，我通过交叉验证找到了最佳自由度：挑选了合适的174个结点的量子作为预测器的日期。结果与三次B-样条相比，边缘的差异性更小，但测试数据集的R2略差。

最后，我实现了平滑样条，在惩罚价格变化的同时，使均方误差最小化。

平滑样条似乎是Litecoin价格最合适的分片插值。该模型在测试数据集上实现了迄今为止获得的最佳R2值。

三次样条模型令人兴奋的部分是如何超越用于训练模型的数据范围进行推断。

根据以预测和时间序列工作而闻名的著名统计学家Rob Jhyndman的说法，三次平滑样条模型在预测方面可以作为与ARIMA模型等效的模型，但其参数空间受到限制。Rob声称，样条模型提供了一个平滑的历史趋势以及线性预测函数。

我邀请你进一步试验这个想法。我的计算机代码可以在网上以Jupyter Python/R Notebook形式查看。

本文中使用的Google Colab Notebook 

数字货币和加密货币，如Litecoin，是现代全球经济中最具争议和最复杂的技术创新。本文旨在使用一种不太流行的方法：三次样条来预测Litecoin价格的变化。

Michel Kana, Ph.D   作者

Jeremy   翻译

Jeremy   编辑

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