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。
《“区块链+”如何重构内容产业生态》获第三十一届中国新闻奖三等奖:金色财经报道，人民日报（2021年11月08日 第?17版）发布第三十一届中国新闻奖获奖作品目录，《“区块链+”如何重构内容产业生态》获第三十一届中国新闻奖三等奖，刊播单位：新闻与写作?，报送单位：北京记协。[2021/11/8 6:37:41]
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。
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
杜均：推动NFT走向主流的关键在于如何解决其资产属性问题:5月18日晚，火币联合创始人杜均做客由新浪财经和微博直播联合主办的《超话1?X》连麦专场线上直播，与美国投研机构首席增长官另维、硅谷独立投资人王川和火星财经创始人王峰共同解读“海外大火的NFT投资机会”。
杜均在直播中表示，现实世界对于NFT的市场需求是切实存在、可供挖掘的，NFT面临的将会是一片广阔的蓝海市场，而推动NFT走向主流的关键在于如何解决其资产属性问题。
杜均以游戏领域为例，指出“道具所有权的归属、道具滥发、游戏生命周期短、利益分配不均等游戏产业的问题存在许久，而大部分的游戏装备、角色都是独一无二且能自由流通的，非常适合采用NFT进行表征。”杜均表示，随着链上可扩展性的提升和加密游戏的发展，NFT极有可能融入到未来游戏的经济模型中，形成开放透明信任的游戏生态。
最后杜均提醒到，当前NFT市场上的流动性多数的确来源于投机效应，项目的真实价值是难以量化的，用户需谨慎投资。[2021/5/18 22:16:28]
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。
Jules Urbach ：RNDR 如何成为引领NFT加密艺术浪潮的GPU计算平台:JulesUrbach：RNDR如何成为引领NFT加密艺术浪潮的GPU计算平台3月29日，在以《RNDR渲染网络：引领NFT加密艺术浪潮的GPU计算平台》为主题的AMA中，HuobiGlobalNFT板块项目RNDRNetwork发起人JulesUrbach表示，NFT是实现开放去中心化的虚拟世界的重要基石，而开放去中心化的虚拟世界是RNDR网络自2017年推出以来的愿景。JulesUrbach介绍RNDR将会面向艺术家推出一些新的工具，包括在RNDR网络上铸造带有深度场景图验证的NFT，将ORBX格式的文件变成NFT、生成式艺术（GenerativeArt）等。JulesUrbach还表示，NFT拥有在今天的数字艺术之外的巨大潜力。增强现实、全息显示和实时的沉浸式流媒体将让我们能够在几年后创作出如今只有在科幻小说中才会出现的NFT内容。NFT将可以与物理空间绑定，记录在区块链上的虚拟物体将日益成为人们的日常生活的一部分。[2021/3/29 19:26:18]
部胡光俊：正考虑如何将区块链技术应用于领域:据经济参考报消息，近日部第一研究所信息安全部副主任胡光俊接受采访时表示，未来将把物理世界、跟人的关联关系纳入整个区块链生态体系里面来。他透露，目前该部门正考虑如何将区块链技术应用于领域。[2018/5/14]
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。
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。
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原标题：关于构建加密货币价格预测模型的一些思考
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