编者按：本文来自区块链大本营，作者：jrodthoughts，译者：火火酱，Odaily星球日报经授权转载。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。在研讨会上，我们总结了一些在IntoTheBlock平台上构建加密资产预测模型的经验教训。这一领域有很多有趣的IP和研究项目，但我想总结几条关键的想法。如果你对预测加密资产的价格感兴趣的话，以下几点想法会或许对你有所帮助：1.加密货币价格预测是可以实现和解决的，但不是通过单一的方法，也绝不是在任何市场条件下都能实现的。就像伟大的英国统计学家乔治·e·p·博克斯(GeorgeE.P.Box)曾说过的那样：“本质上讲，所有的模型都是错误的，但有些是有用的。”当涉及金融市场等复杂实体时尤其如此。就加密资产而言，预测加密货币的价格走势绝对是可行的，但没有任何一种模型能够适用于所有的市场条件。始终都要假设自己的模型最终会失败，并寻找替代方案。2.预测有两种基本方式：基于资产的预测和基于因素的预测如果你想预测比特币的价格，那么就是在遵循一种基于资产的策略。相反，基于因素的策略侧重于预测特定的特征，如资产池中的价值或动量。
数据：2022年初预测Luna垮台的交易员现在持有45万个MOON代币:金色财经报道，一位链上分析师表示，匿名交易员GCR在2022年初对Terra的LUNA加密货币进行了1000万美元的看空押注，目前持有大量Reddit社区代币Moons(MOON)。Loch Research的Prithvi Jhaveri表示，GCR可能以40美分至45美分的平均价格购买了450,000个MOON。
Reddit用户Nutcase420在r/CryptoCurrency subReddit中发布的帖子称，GCR从MEXC交易所购买了450,000个MOON代币，并在24小时前通过Arbitrum Nova将其转移到加密货币交易所Kraken。[2023/8/9 21:34:50]
Bitwise致投资者信十大预测：加密市场复苏将呈“U 型”而非“V 型”:金色财经报道，Bitwise发布致投资者信对2023年进行了10项预测：
1. 加密市场复苏将呈“U 型”而非“V 型”。
2. 加密货币最初承诺的（有效）免费和（极）快速交易最终将在2023年成为现实。
3. Coinbase的市值将比2022年底的水平增长100%。
4. 在“上海升级”（最终允许质押的ETH提款）之后，质押的ETH数量将增加50%或更多。\u2028
5. ETH将在2023年通缩，总流通供应量将至少下降1%。\u2028\u2028
6. 加密货币与股票市场的相关性将急剧下降，降至0.5以下（并可能降至0.25）。\u2028\u2028
7. 至少一项重要的加密立法将在2023年通过美国国会。\u2028
8. USDC将超过USDT（Tether）成为世界上最大的稳定币。\u2028\u2028
9. 一家加密货币独角兽公司（10亿美元估值以上）今年将倒闭。\u2028\u2028
10. Uniswap的交易量将在2023年第四季度超过Coinbase。[2023/1/13 11:08:59]
3.处理加密资产预测的三种基本技术方法一般来说，大多数资本市场的预测模型，特别是加密资产，可以分为以下几类:时间序列预测方法、传统的机器学习方法和深度学习方法。时间序列预测方法(如ARIMA或Prophet)侧重于根据已知的时间序列属性预测特定的变量。在过去的十年中，线性回归或决策树等机器学习方法一直是资本市场预测模型的中心。最后，新成立的深度学习流派提出了深度神经网络方法，用于发现变量之间的非线性关系，从而进行价格预测。
V神：预测市场平台是最被低估的一类DApp:V神发推特称，老实说，预测市场平台可能是目前最被低估的一类DApp。Omen和Augur v2都在运行，市场活跃度、流动性相当不错。去试试吧![2020/9/24]
4.时间序列预测方法易于实现，但适应性不强。在整个实验过程中，我们测试了不同的时间序列方法，如ARIMA、DeepAR+或Facebook的Prophet。研究结果表明，此类方法并不是针对资本市场等复杂环境而设计的。它们非常易于实现，但是对于加密货币中常见的市场变化表现出非常差的弹性和适应性。此外，时间序列方法的最大局限性之一是它们依赖于数量有限且固定的预测因子，而事实证明，这些预测因子并不足以描述加密资产的行为。
声音 | BitMEX Research发布2020年加密市场预测:金色财经报道，BitMEX Research官方推特发布了2020年预测：1. BTC将高于2000美元，但低于15000美元；2. BTC市值占比将低于75%，但也将超过30%；3. CSW（澳本聪）说，2021年是中国关闭比特币挖矿、他的100万枚比特币冲击市场的一年（不管还有其他什么）；4. MATIC的价值下跌超过80%。据悉，CSW曾在法庭表示他在比特币诞生期间分配的100万枚比特币被锁定到2020年。[2019/12/25]
5.传统机器学习模型的泛化能力较差线性回归和决策树等方法一直是资本市场定量研究的前沿和中心。从这个角度来看，有很多研究可以被应用于加密空间。然而，考虑到加密市场的异常行为，我们发现大多数传统的机器学习模型在概括知识方面都存在一定的困难，并且很容易出现不适用的情况。
6.深度学习模型很难解释，但是在复杂的市场条件下表现良好。深度神经网络已经不算是新事物了，但是在最近几年才实现了其主流应用。从这个层面上讲，这些模型的实现相对来说还是新生的事物。以加密市场为例，我们发现深度学习模型在预测方面可以达到相当好的效果。然而，考虑到模型的复杂性和实现的挑战性，我们很难解释这些模型的内部工作机制。
7.一些有意思的挑战还没有出现在资本市场中。加密资产的预测模型遇到了许多传统资本市场不存在的挑战。从虚假数据、虚假交易到低质量的API和数据集，加密领域的任何预测工作都需要大量的基础架构工作的配合。此外，研究论文中包含的许多模型并没有在真实世界的市场中进行过测试，当然也没有在加密货币中进行过测试。
8.挑战与机遇并存加密货币的预测模型是一个令人兴奋的领域，但同时也充满了挑战。在IntoTheBlock上，我们在这方面已经取得了相当大的进展，你应该很快就能在我们的平台上看到一些成果了。你也可以先通过以下链接进行预览。
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