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。
Circle CEO认为链上AI机器人已大量出现:4月30日消息，Circle首席执行官Jeremy Allaire发推文称，今天有多少AI在操作链上资金账户？由于GPT4能够生成非常好的智能合约代码，并且GPT API能够堆叠包括代码管道和部署在内的活动，我认为链上人工智能机器人一定已经大量出现。
此前消息，Solana推出100万美元AI基金，并推出与ChatGPT交互的插件；数字资产平台FalconX正研发由ChatGPT驱动的机器人“Satoshi”。[2023/4/30 14:35:38]
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。
多项式回归?
由于机器人试图抢跑，原定近日下午4点的Anchor代币短暂延期:Terra 创始人 Do Kwon 发推文表示，原定于近日 16:00 的 Anchor 代币发行需要一些额外的时间，原因是有机器人试图 ddos 节点后备站并试图抢先进入交易池。为保证公平，所以需要额外时间，将持续保持更新。[2021/3/17 18:52:59]
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。
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。
Ripple CTO：大多数交易似乎是机器人争夺订单中头寸，很少有恶意交易:近日有研究报告称XRP平台上大多数交易无价值。Ripple回应了该篇研究报告，首席技术官David Schwartz表示，该报告听起来是真实的，而此类活动只是分类账的速度、负担能力和容量的证明。他表示，大多数交易似乎都是机器人在争夺订单中的头寸，很少有恶意交易。David Schwartz还表示，采取措施消除垃圾邮件发送者可能会给XRP交易者带来严重的损失。此前报道，有研究人员撰写了一份研究报告称，EOS、Tezos及XRP三大区块链平台上大多数交易无价值，XRP分类帐中只有2％的交易会导致价值转移。（The Daily Hodl）[2020/5/11]
第0天代表2013年4月30日，第2800天代表2021年2月28日。
声音 | 李笑来：所谓的 “共识机制”，指的是机器与机器之间的共识:李笑来刚刚发微博表示，区块链圈子里的人，喜欢用 “共识” 这个词。可问题在于，所谓的 “共识机制”，指的是机器与机器之间的共识，而非人与人之间的共识。滥用词汇是个坏习惯，也是让自己变笨的好方法。[2019/11/8]
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。
声音 | 工信部赛迪研究院蒲松涛：区块链是信任机器:在2018国际区块链大会分论坛上，电子信息产业发展研究院赛迪工业和信息化研究院行业研究员蒲松涛表示，区块链是信任机器，也有人认为现在这种新的技术特别多，大数据、人工智能、云计算，他们可能改变的是某一些环节生产力的问题，区块链改变的是生产关系的问题。涉及到关系实际上就涉及到共识。而且我认为生产关系后面就是共识，共识后面是代码是软件，区块链的这种共识由软件所决定的，这个意义非常大。[2018/12/4]
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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