本文作者Jesus Rodriguez是Invector Labs首席科学家兼执行合伙人，同时也是IntoTheBlock的CTO，加密货币领域天使投资人。本文中Rodriguez总结分享了一些在他举办的一个加密货币价格预测的网络研讨会中关于构建加密资产预测模型的干货，小葱对其发布的博文进行了翻译整理，全文如下：
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。该网络研讨会总结了我们在IntoTheBlock平台中构建加密资产预测模型的一些经验教训。在这个方向我们进行了很多有趣且深入的研究，以下是我总结出的一些重要的想法，如果您也对预测加密资产价格感兴趣的话，这些想法可能会对您有所帮助。
加密货币价格预测是一个有解的问题，当然解法绝对不是唯一的，而且在不同市场环境下也会有很多变化。
美众议员：将继续就如何将数字资产纳入监管框架与金融服务委员会进行对话:金色财经报道，美国众议员Don Beyer（非委员会成员）发表了一份声明，赞赏了金融服务委员会今天举行的听证会，并提到了他关于加密货币监管的法案。他说：“我的全面数字资产立法是针对这些努力的绝佳起点。我期待与主席Maxine Waters和委员会其他成员继续就国会如何将数字资产纳入监管框架进行对话，这是行业和监管机构一直以来越来越强调的需求。[2021/12/9 13:00:06]
正如英国伟大的统计学家George EP Box所说，“本质上说，人们构建的所有模型都是错误的，但并不意味着这些模型都没有用”。当我们讨论的问题设计金融市场这样非常复杂的实体时，情况更加如此。对于加密资产来说，我们确实能够通过一些方法进行未来价格走势的预测，但是并没有哪种模型能够在任何情况下都能够做出准确的判断。
大咖零距离 | 面对312极端行情应该如何调整心态？:4月17日16:00，金色盘面邀请eos柚子公主做客金色财经《大咖零距离》直播间，将分享《面对312极端行情应该如何调整心态？》，敬请关注，欲观看直播扫描下图二维码即可！[2020/4/17]
进行预测一般来说我们有两种基本方法：基于资产或基于因子
如果你现在考虑的问题是预测比特币未来的价格，那么这就意味着你在用“基于资产”的思维在考虑问题。而另外一种“基于因子”的方法则是专注于在某种特定情况发生时市场可能会出现什么样的变化，而这种方法并不直接指向某一种固定资产。
预测加密资产价格的三种基础的技术实现方式
声音 | 赵长鹏：无论市场如何变化，币安仍将在100年内存在:据CCN报道，币安首席执行官赵长鹏今日表示，无论行业发生什么变化，币安仍将在100年内存在。币安团队并没有对每日比特币的价格波动有所顾忌，基本上并没有真正关注市场，而是长期关注并专注于团队工作。赵长鹏表示，币安只是低着头，建立功能。[2019/2/8]
一般来说目前市场上大多数面向资本市场的预测模型主要可以分为以下三类，即时间序列预测、传统机器学习和深度学习方法。诸如ARIMA或者Prophet之类的时间序列预测方法着重于根据已知的时间序列属性预测特定变量。而在过去十年左右的时间里，诸如线性回归或者决策树之类的机器学习方法兴起，并且已经成为了当下资本市场预测模型的主流方案。不过在近两年间深度神经网络学习方法热度快速上升，这种方法能够发现变量之间的非线性关系，从而进行价格预测，这种深度学习方法正在逐渐成为潮流。
现场 | 独立数字经济学者刘志毅：区块链经济的内核在于如何建立新的秩序:金色财经现场报道，在今日举办的第六届中国创业者大会区块链技术与应用峰会上，独立数字经济学者刘志毅提到，区块链思想的核心是信息，区块链经济的内核在于如何建立新的秩序。他认为，我们应当建立对思想演变本质的认识，对技术演化与文明关系的认识以及对信息技术革命本质的认识。[2018/7/19]
时间序列预测方法的优劣
时间序列预测方法易于实现，但是弹性很差。在经过多种相关分析手段的测试过后，我们发现这类方法很难在复杂的环境（比如资本市场）中行得通。这种方法确实很容易实现，但是当市场出现变化时这类方法很难有效适应市场的波动，这种方法最大的局限性在于他在使用少量固定地预测变量在运转，而这些预测变量并不足以完整描述市场的行为，尤其是对于加密货币这种波动性极强的资产来说更难。
传统机器学习方法的优劣
诚然传统机器学习的方法已经在资本市场中取得了不错的成绩，不过由于加密货币市场诞生以来经常出现“违背传统金融市场‘既定规律’”的异常行为，因此这些传统的机器学习模型对于加密货币市场的适应性同样欠佳。
深度学习模型的优劣
在测试中我们发现，深度学习模型在预测加密资产的价格波动时取得了相当出色的成绩，不过由于这种模型构建的难度较高，所以很难用比较简单的语言解释明白他的运转逻辑，而且在实施过程中确实也具有相当的挑战性。简单来说，深度学习模型是一种上手很难但是跑通后最佳的预测解决方案。
相比于传统大类资产，加密货币市场提出了一些新的挑战
在预测加密资产价格的过程中，你需要考虑的东西要比传统大类资产复杂得多。因为在这个新兴市场中你会遇到交易所“精心炮制”的虚假交易量，或者说交易相关数据的质量很差（时间不连续、数据丢失...）等等问题。因此在构建模型之前还需要大量的基础架构工作，以此来配合后续的预测工作。虽然市面上已经有一些类似的模型在论文中出现，但是真正得到过市场检验有效的微乎其微。
不过也正是大量的不确定性以及崭新的问题的存在，让“加密资产价格预测模型”这件事情变得充满挑战，但也更加有趣了。
来源：小葱APP 版权归作者所有
原标题：关于构建加密货币价格预测模型的一些思考
新冠肺炎疫情、股市暴跌、油价暴跌,3只“黑天鹅”接踵而至。更有国债市场创纪录的利率下跌,国债市场体量之大,影响之深,可以称之为“灰犀牛”。在此情况下,全球资本市场无一幸免,纷纷下跌.
1900/1/1 0:00:00据区块链平台Xangle的研究报告,北京时间4月6日上午8点BTC发生了死亡交叉。一般而言,死亡交叉出现,用户需注意市场波动性扩大.
1900/1/1 0:00:00金色财经 区块链3月30日讯 新加坡金融管理局发布2020年4月货币政策声明,金色财经将其编译如下： 介绍1、在2019年10月的货币政策声明中.
1900/1/1 0:00:00金色财经讯 3月20日22：00,Steem社区成功进行硬分叉并创建新链Hive。据此前消息,Steem区块链上领先验证器Blocktrade创始人Dan Notestein称,Steem社区将.
1900/1/1 0:00:00下一轮比特币减半即将到来,关于减半如何影响价格这一辩题一直存在争议。目前有两个阵营,一方支持有效市场假说,认为减半的影响力已经被参与者反映到市场价格上.
1900/1/1 0:00:00自今年 3 月份以来,比特币的全网算力下降了 32% 。根据 Viabtc 数据,今年3月1日比特币全网算力超过了 123.9EH/S,而在3月23 日,这一数据下降到 83.8EH/S.
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月亮链