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(George E. 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。
Uniswap基金会治理主管：V4 代码受 BSL 保护，部署需待坎昆升级和审计后:7月6日消息，Uniswap 基金会治理主管 Erin Koen 在 Uniswap 治理论坛发文称，V4 代码与 Uniswap v3 一样受商业源代码许可证（BSL）管辖，该许可证禁止 V4 代码库的商业或生产使用，除非授予额外使用授权。
此外，Erin Koen 发布了 V4 启动的预计时间表，其协议代码已于 6 月 13 日公布；协议代码冻结取决于 EIP-1153 成功集成至坎昆升级中的时间，预计最早将于 9 月发生；协议代码部署前将接受审计，目前还无法确定审计过程将需要多久，预计范围为一个月到四个月不等。[2023/7/6 22:21:27]
2.预测有两种基本方式：基于资产的预测（asset-based）和基于因素的预测（factor-based）
Aptos链上总交易数突破500万笔:10月20日消息，据欧科云链OKLink Aptos浏览器数据显示，当前Aptos主网链上总交易数已突破500万笔，总交易数为5,145,808笔。
据悉，欧科云链OKLink多链浏览器已上线Aptos浏览器及Aptos生态项目库，累计收录超100个项目。[2022/10/20 16:32:07]
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：比特币24小时活跃地址数达108898:9月22日消息，据Tokenview数据显示，当前比特币全网算力达226.12 EH/s；比特币24H交易笔数1908；24H活跃地址数108,898；24H转账总额71,863.52 BTC；比特币持币地址数49,022,478。[2022/9/22 7:13:10]
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。
.bit已被列入OpenSea的Domain Names合辑中:金色财经报道，跨链Web3身份协议.bit在官方推特表示，.bit已被列入OpenSea的Domain Names合辑中。[2022/9/14 13:28:43]
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。
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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