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韭菜翻盘致富!加拿大学者发布比特币的价格预测模型

神经星星 HyperAI超神经 2020-09-07

By 超神经


场景描述:如同股票市场一样,比特币市场也是涨跌不定,没有准则。但最近,加拿大的研究人员创建了一套人工神经网络,来预测比特币的价格涨跌,给投资者们提供参考建议。


关键词:比特币 人工神经网络 预测



连续两周以来,比特币价格都在持续下跌,比特币不仅在本周一跌破 1 万美元,而且近 7 天,比特币价格跌幅达到 27.09%。



这一周的大幅下跌,打断了比特币今年持续上涨的势头,让投资者们捉摸不定。


近日,加拿大的研究人员,利用人工智能技术建立了比特币价格预测模型,称使用该模型,比随机下单的平均收益高。


人工神经网络,预测比特币涨跌


由于比特币的特殊性,它不像普通货币,没有物理形式可以提供价值,不可能对它进行传统的基本分析。因此,许多投资者想要追踪所谓的技术面(从历史价格和交易量构建的几何模式),以便了解和预测比特币的未来走势。



但比特币的技术面真的存在么?


加拿大圭尔夫大学(University of Guelph)研究人员 Nikola Gradojevic 已经发现大型复杂模型的能够给出不错的预测结果,并在 《Science Direct》上发表了论文《Non-fundamental, non-parametric Bitcoin forecasting》,在论文中表述了这个人工神经网络(ANN)模型来测试比特币价格的可预测性。


论文地址:(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437119309859)

作为替代估值和预测方法,他们提出了基于技术面分析非参数模型使用简单的技术指标,使用前馈神经网络生成比特币回报的点和密度预测。


具体来说,两位研究者做了以下两项工作:



 1.探索比特币价格预测的可能性 



首先,如文章开头提出的,对于比特币的走势众人看法不一,技术究竟能够预测吗?


为了确定这个问题,研究者提出:如果比特币是不可预测的,那么他们的模型就不会超过随机游走模型(实质上,游走模型并不会比猜测好多少。)


于是,他们使用移动平均线的技术指标作为预测指标。移动平均线是通过对一段时间内(例如 50 或 200 天)的价格平均,并将其作为一条线与价格一起绘制而构建的。


使用移动平均线的基本原理是,如果当前比特币的价格高于或低于过去 50 或 200 天的平均价格,交易者可以预期会出现上行或下行的趋势。


结果,他们的模型给出了一些非常有意思的结果,这些结果均体现出比特币价格的可预测性,而且虑到了比特币随着时间的推移,以及异常波动期间的因素。



 2.三个预测因子,让 ANN 学会预测 



确定其可预测性之后,他们便利用 2011~2018 年的每日观察,创建了一个包含三个预测因子的人工神经网络,这三个预测因子为:回报,50 天买入卖出信号和 200 天买入卖出信号。


他们还测试了包含芝加哥期权交易所波动率指数(VIX)的人工神经网络模型,以了解股市波动是否对比特币变动有任何明显的影响(注:VIX 是基于 S&P 500 Index——标准普尔 500 指数,提供 30 日市场预期的理论指数。较高的 VIX 值表明市场将大幅波动)。


比特币期货交易于 2017 年 12 月 10 日

在芝加哥期权交易所开始,员在交易场工作


人工神经网络的运作方式与人脑的基本功能类似。他们的模型采用预测器,即输入和输出(比特币每日的价格变化),并尝试从所有数据中学习模式。它会持续测试其模式,直到达到一个最优点(即进一步的测试是冗余的)。这些高级模型构成了许多用于商业和工程的 AI 学习程序支柱。


通过将比特币技术分析和神经网络相结合,他们希望 ANN 能够在数据中找到一种模式,使他们能够更准确地预测未来的回报。


实验数据表明,ANN 的确做到了更高的预测准确率。


模型预测价格涨跌,准确率达 63%


他们的 ANN 模型确实成功地在整个观察期内将随机游走的预测误差降低了大约 5%~10%。这些预测的改善在统计上意义重大,表明每天预测比特币价格不再是猜测的结果。


此外,他们的一项研究结果表明,比特币不受传统股市变化的影响,这说明传统市场投资者和比特币投资者是两个截然不同的群体。


为了使 ANN 的预测性能得到进一步提高,他们还将数据分成四个相似时间段的子样本,以进一步放大市场无效率(market inefficiencies)。



ANN 在四个子样本中的表现不断得到进步


2014 年 10 月至 2016年 6 月的一个子样本提供了最佳的研究结果。隔离的 200 天信号模型的表现优于随机游走 43.55%。这个子样本与其他三个子样本相比波动性较低,并且是观察到的最稳定的数据周期。


从本质上讲,市场波动性越大,学习数据模式和训练 ANN 模型就越困难。


除了价格准确性,他们还观察了其人工神经网络模型能正确预测价格上涨或下跌的频率。这个主要综合模型在 2011~2018 年期间的预测准确率接近 63%。


换句话说,使用该模型进行比特币交易的平均利润,将高于随机下单买卖,而随机下单的盈利几率为 50%。


与其他预测模型相比,该 ANN 模型为比特币提供了最准确和可靠的预测方法


他们还得到了一个结论:比特币价格的历史演变遵循的是一种可预测的趋势,但这种趋势是投机性,并不受任何实体经济影响。至于具体的投资策略,需要运行这个模型即可知晓。


 投资有风险,韭菜需谨慎


自从诞生以来,比特币就一路起伏动荡。


从最初一位程序员,用 1 个比特币买了两块披萨,到 2017 年底,比特币价格达到一枚近 2 万美元的历史最高点,再到 2018 年初,比特币最低跌落至 9800 美元,之后都一直在 1 万美元上方徘徊,直到最近又跌破 1 万……


它的命运究竟会走向繁荣还是死亡?区块律动 BlockBeats 预言,比特币还会再死一次,甚至会死亡很多次。还有分析专家认为 2020 年后比特币会涨至 10 万美元……


特朗普前脚发推质疑比特币,孙宇晨后脚就邀请他共进午餐


美国总统特朗普、美国财长姆努钦、美联储主席鲍威尔和一些国会议员都对加密货币公开表示过质疑。这也对比特币的价格造成很大影响。


孙宇晨因此特地邀请特朗普与他一起,与巴菲特共进午餐,讨论比特币与区块链。


这种种因素,都可能对比特币的市场价格带来影响,而人工智能模型在预测过程中,能否将它们考虑进去呢?


如果 AI 预测乐观,你会考虑投资比特币么?


—— 完 ——


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