區塊鏈:機器學習能否預測加密貨幣的價格？

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（如ARIMA、Facebook Prophet）、機器學習（如隨機森林算法、線性回歸）或深度學習方法（如LSTM）。

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。

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。

Discord聯創：Discord驗證碼機器人遭攻擊，請將其移除以確保安全:4月1日消息，Discord 安全及工程聯合創始人Serpent發推稱，從一個黑客那里得到內部消息，官方驗證碼機器人Captcha.Bot已被黑客入侵，請把它從自己的服務器上移除。BAYC和Doodles Discord賬號已遭受攻擊，但是有更多的服務器將被黑客攻擊。

自己不是100%確認這是攻擊事件的根本原因，但請將其從服務器上移除以確保安全，并使用不同的驗證機器人。

Serpent被告知Captcha Bot的所有者（ImDarkDiamond）被攻擊，源代碼已被盜（這個消息100%確認無誤）。

據此前報道，BAYC、Doodles、Nyoki Club等項目的Discord賬號遭受攻擊，黑客正在擴散虛假mint NFT網站鏈接。[2022/4/1 14:31:29]

以太坊成長史《無限機器》將被拍攝成電影版:11月25日，暢銷書《無限機器：加密黑客大軍如何用以太坊構建下一個互聯網》作者 Camila Russo 發文表示該書將即將被拍成電影版，屆時將聯合以太坊社區共同制作。

據悉，《無限機器》是關于以太坊歷史的參考書，在亞馬遜上售罄過兩次。該書作者、DeFi內容平臺the Defiant的創始人Camila Russo和加密對沖基金Avenue Investment的聯合創始人Francisco Gordillo將擔任執行制作人，制作方表示將把該電影打造成為加密行業的第一個主流長篇電影。[2021/11/25 7:10:40]

加密貨幣Litecoin的價格歷史 (Source: Kaggle)

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。

金色相對論 | 肖臻：區塊鏈核心技術還是屬于分布式系統、密碼學等計算機傳統領域，跟機器學習也有很好的結合點:在今日的金色相對論中，針對“區塊鏈、分布式系統以及機器學習領域的研究具體應用有哪些”的問題，北京大學計算機系研究員、博士生導師，肖臻表示，雖然區塊鏈表面上是個新的領域，其實核心技術還是屬于分布式系統、密碼學等計算機傳統領域，跟機器學習也有很好的結合點，目前我們正在致力于利用該技術實現智能合約的高效、細粒度并發執行。已有的區塊鏈技術（比如以太坊中的智能合約）只支持單線程，就是因為在多核環境下并行程序的執行存在不確定性，影響區塊鏈中的節點達成共識。我的課題組開發的確定性重演技術有希望極大地提高智能合約的執行效率，成為區塊鏈3.0中的核心技術。我們的另一項成果是基于多智能體的智能決策系統，通過強化學習技術使得各智能體在去中心化的情況下獨立做出判斷，實現某個預先設定好的效益函數的最大化。[2019/9/12]

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（在我們的例子中，加密貨幣價格波動）的最簡單例子。

雄安新區推出基于區塊鏈技術的智慧垃圾收集樣機器:經濟參考報訊，近日，記者發現雄安新區市民服務中心新添了數十臺用了LED屏和二維碼以及區塊鏈技術應用的智慧垃圾收集器樣機。

據悉，市民可通過下載APP，在通過掃碼后進行垃圾分類傾倒，該垃圾箱內置系統可以根據垃圾種類和重量，給予垃圾投遞者積分獎勵，所有積分則可以通過未來遍布新區的服務體系用來兌換生活用品等。通過后臺數據處理，實時將垃圾位置和承載量發送給垃圾運輸公司，提高垃圾從公民到處理機構的效率。[2018/5/21]

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。

浙江機器人產業集團:利用區塊鏈的技術打造新“產業生態圈”:據中新網寧波報道，5月10日，第五屆中國機器人峰會暨智能經濟人才峰會在浙江余姚舉行，會上浙江機器人產業集團董事長甘中學表示，浙江機器人產業集團正積極打造“工業淘金網”，利用區塊鏈的技術，把金融服務、供需對接、標準定制、質量監測融在一起，開放賦能打造新的“產業生態圈”。[2018/5/11]

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（圖的中間部分），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。

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。

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Rob Jhyndman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Jupyter Python/R Notebook形式查看。

本文中使用的Google Colab Notebook 

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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