OIN:机器学习能否预测加密货币的价格？

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、机器学习或深度学习方法。

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。

数据

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。

安全公司：Telegram交易机器人给用户带来了重大安全风险:金色财经报道，据区块链安全公司称，Telegram交易机器人已将消息传递平台变成了准加密货币市场，给用户带来了重大安全风险，需要进一步审查。区块链安全公司CertiK表示，虽然此类交易机器人已经存在多年，但随着加密货币市场的增长和相关机器人代币价格的上涨，它们最近受到了关注。据Coin Gecko称，截至撰写本文时，Telegram机器人代币的总市值已接近2.5亿美元。其中最大的是Unibot；其他流行的机器人包括Wagie Bot和Mizar。这些机器人是通过Telegram运行的自动化程序，允许用户通过应用程序向去中心化交易所（DEX）发送消息来进行交易。[2023/8/11 16:19:37]

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。

Web3智能社交协议Meta Chat推出跨平台AI机器人服务MetaBot:3月24日消息，Web3智能社交协议Meta Chat宣布推出跨平台智能机器人服务MetaBot。MetaBot基于最新GPT-4训练和研发，同时接入自研AIGC引擎，为用户带来最前沿的智能社交体验，以及与项目的高效有趣交互，从而增加社区活跃度。

目前MetaBot可支持在Discord平台部署，并提供包括AI社区管理员、多重角色机器人、利用关键词生成AIGC内容（如图片和模因）在内的三大基础功能。Meta Chat还将探索在Telegram和Twitter等社媒平台接入MetaBot服务，利用最新区块链和AI技术进一步驱动智能社交体验改革。[2023/3/24 13:24:29]

多项式回归?

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的最简单例子。

Elon Musk：将解决Twitter加密垃圾邮件机器人问题，但不喜欢Facebook的方式:金色财经报道，在特斯拉创始人Elon Musk被披露持有社交媒体巨头Twitter公司9.2%股份后，加密社区用户@Pranay Pathole向他提出需要解决Twitter上的加密垃圾邮件机器人的问题，因为这些机器人程序真的很烦人并建议改进Twitter验证系统。

Elon Musk对此表示：的确如此，这也是他个人觉得Twitter上最烦人的一个问题。之后，Meta（原Facebook）首席技术官Boz回应称：Facebook很早就解决了这个问题，只需包含一个已被编辑的指示器以及更改日志就可以。不过，Elon Musk回复说：Facebook让我感到神经恐惧且有不适感。[2022/4/5 14:05:03]

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。

从下面的蓝线与训练数据的拟合度来看，我们可以观察到随着多项式阶数的增加，曲线越来越陡峭。这是由于模型复杂性增加，因为高阶多项式试图追逐训练集中的每一个单一数据点。

OpeaSea机器人可能会影响拍卖:OpenSea拍卖系统似乎正在被机器人利用。以太坊钱包似乎以惊人的速度取消订单，使用 OpenSea 合约的最后一千笔交易中有超过四分之一被取消。

行业研究员Mike Dudas表示，机器人在被接受但在执行之前取消竞价，把系列+版本的价格越来越低；然后在买涨后拉动相反的动作来引诱价格走高。据一位知名的Solidity开发人员称，机器人会观察是否有人会接受他们的出价，然后通过取消出价来提前运行，因此接受失败。（Bein Crypto）[2021/8/12 1:51:01]

第0天代表2013年4月30日，第2800天代表2021年2月28日。

“永恒之蓝下载器木马”新增钓鱼邮件传播 利用用户机器挖矿门罗币获利:近期腾讯安全威胁情报中心检测到“永恒之蓝下载器木马”新增钓鱼邮件传播功能。“永恒之蓝”下载器木马在感染用户机器上运行后，会自动当前用户的邮箱通讯录并发送附件为urgent.doc的文档，该文档附带CVE-2017-8570漏洞（Office高危漏洞，又称沙虫二代）攻击代码。如果被攻击用户收到邮件并不慎打开文档，就可能触发漏洞执行Powershell命令下载mail.jsp。mail.jsp经过高度混淆，多次解密后可以看到其安装多个计划任务下载Powershell脚本执行，并使用了新的计划任务名：“Bluetea“蓝茶。“永恒之蓝”下载器木马自出现之后从未停止更新，从最初的PE样本攻击到后来转移为以Powershell无文件攻击方式躲避查杀，并且通过安装多个类型的计划任务进行持久化。在传播方式上，最初通过供应链攻击积累一批感染机器后，又不断利用”永恒之蓝”漏洞,MSSql爆破，$IPC爆破，RDP爆破等方法进行扩散传播，近期又增加了DGA域名攻击和钓鱼邮件攻击，其最终目的只为利用用户机器挖矿门罗币获利。（腾讯御见）[2020/4/3]

特别是在有离群值的区域，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。

分片插值?

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RobJhyndman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JupyterPython/RNotebook形式查看。

本文中使用的GoogleColabNotebook?

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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