NBS:在預測加密貨幣價格時其實我在研究這背后的 8 大邏輯_忽悠別人做加密貨幣騙局

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幾天前，我舉辦了一個關于加密貨幣價格預測的網絡研討會。在研討會上，我們總結了一些在IntoTheBlock平臺上構建加密資產預測模型的經驗教訓。這一領域有很多有趣的IP和研究項目，但我想總結幾條關鍵的想法。如果你對預測加密資產的價格感興趣的話，以下幾點想法會或許對你有所幫助：

1.加密貨幣價格預測是可以實現和解決的，但不是通過單一的方法，也絕不是在任何市場條件下都能實現的。

就像偉大的英國統計學家喬治·e·p·博克斯(George E. P. Box)曾說過的那樣：“本質上講，所有的模型都是錯誤的，但有些是有用的。”當涉及金融市場等復雜實體時尤其如此。就加密資產而言，預測加密貨幣的價格走勢絕對是可行的，但沒有任何一種模型能夠適用于所有的市場條件。始終都要假設自己的模型最終會失敗，并尋找替代方案。

Ledger延遲推出私鑰恢復服務計劃:金色財經報道，經過加密社區一周的強烈反對后，硬件錢包公司 Ledger 推遲了其私鑰恢復服務的發布。Ledger上周推出了 Ledger Recover 。該公司將其描述為“為想要備份其 Secret Recovery Phrase 的用戶提供的可選訂閱”，并補充說該公司設備上的任何固件更新都不會自動啟用它。[2023/5/25 10:38:18]

2.預測有兩種基本方式：基于資產的預測（asset-based）和基于因素的預測（factor-based）

如果你想預測比特幣的價格，那么就是在遵循一種基于資產的策略。相反，基于因素的策略側重于預測特定的特征，如資產池中的價值或動量。

FTX股東名單更新：PayPal聯合創始人Peter Thiel位列其中:1月11日消息，FTX根據第11章破產程序在1月9日提交股權持有人名單，名單包含FTX多家子公司的股東姓名及其持有的股份數量、SBF核心圈子的持股詳情。其中，PayPal聯合創始人PeterThiel的關聯公司持有West Realm Shires Inc.245,000股、FTX Trading Ltd.57,230股。名單披露，貝萊德在FTX多家子公司持有大量股份，以及Coinbase Ventures、Third Point Ventures、Multicoin和Paradigm等其他知名投資者持有的股份。

據悉，自2018年以來，FTX從90多個投資者處籌集18億美元。（TheBlock）[2023/1/11 11:05:20]

CFTC主席：必須獲得國會的授權，以全面監管加密市場:金色財經報道，美國商品期貨交易委員會（CFTC）Rostin Behnam在參議院聽證會中表示，希望獲得新的權力來監管加密貨幣。他說，“我們缺乏全面監管數字商品市場的權力，為了防止這種情況再次發生，我們必須獲得國會的適當授權。”

Behnam認為，即使美國政府決定將整個行業推向海外，數字資產也會存在。如果政策制定者圍繞市場建立一個聯邦框架，更多的加密公司可能會轉移到美國，圍繞整個行業建立更多的結構，包括執行經審計的財務披露，這將有助于防止客戶資金與專有資金混合。CFTC主席指出，他的機構正在與SEC協調對FTX的調查。[2022/12/2 21:16:37]

3.處理加密資產預測的三種基本技術方法

比特幣全網未確認交易數量為2204筆:金色財經報道，BTC.com數據顯示，目前比特幣全網未確認交易數量為2204筆，全網算力為208.22 EH/s，24小時交易速率為2.33交易/秒，目前全網難度為29.90 T，預測下次難度下調1.76%至29.37 T，距離調整還剩3天3小時。[2022/6/6 4:04:11]

一般來說，大多數資本市場的預測模型，特別是加密資產，可以分為以下幾類:時間序列預測方法、傳統的機器學習方法和深度學習方法。時間序列預測方法(如ARIMA或Prophet)側重于根據已知的時間序列屬性預測特定的變量。在過去的十年中，線性回歸或決策樹等機器學習方法一直是資本市場預測模型的中心。最后，新成立的深度學習流派提出了深度神經網絡方法，用于發現變量之間的非線性關系，從而進行價格預測。

4.時間序列預測方法易于實現，但適應性不強。

在整個實驗過程中，我們測試了不同的時間序列方法，如ARIMA、DeepAR+或Facebook的Prophet。研究結果表明，此類方法并不是針對資本市場等復雜環境而設計的。它們非常易于實現，但是對于加密貨幣中常見的市場變化表現出非常差的彈性和適應性。此外，時間序列方法的最大局限性之一是它們依賴于數量有限且固定的預測因子，而事實證明，這些預測因子并不足以描述加密資產的行為。