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深度学习可否预测加密货币的价钱?_跨链

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时间:2021/4/1 18:50:34

深度学习可否预测加密货币的价钱?

这一份好用手册出示了你预测加密货币价钱飞快增涨需要的基本知识。

十五年前,我逐渐探寻虚拟货币的全球,并为一个只应用短消息的点到点挪动贷币服务平台干了原形。

近期,我的一位合作方跟我说,人工智能技术是不是能够预测加密货币的价钱。她对区块链技术的蹭热点很好奇。

历经科学研究,我发现了预测加密货币价钱是一个能够处理的难题,但肯定并不是对于全部销售市场标准。

数据加密财产的典型性预测实体模型将运用时间序列分析预测(如ARIMA、Facebook Prophet)、深度学习(如随机森林优化算法、线性回归)或深度神经网络方式(如LSTM)。

在文中中,我科学研究了在预测给出日期的Litecoin均价时,片段插值法的主要表现怎样。

大家将关心2013年4月至2021年2月期内Litecoin的历史价格查询。这种数据源自coinmarketcap,而且是能够免费试用的。我将数据分成80%的训炼数据集和20%的检测数据集。后面一种用以评定大家预测收盘价格的精确性。

加密货币Litecoin的价格历史 (Source: Kaggle)

短暂性的探究性数据剖析表明,均值收盘价格在今年初和年底是最大的。10月份最少。

你很有可能听闻过多项式重归,这能够说成建立一个级别为d的基本来类似一个非线性函数(在大家的事例中,加密货币价钱起伏)的非常简单事例。

我对Litecoin的历史价格查询开展了简易的多项式重归,应用5、25和80的级别。在每个状况下,R2值将出示一些有关实体模型在检测数据集在的拟合程度优劣的信息内容。

从下边的绿线与训炼数据的拟合程度看来,我们可以观查到伴随着多项式级别的提升,曲线图愈来愈险峻。它是因为实体模型多元性提升,由于高级多项式尝试追求训炼集中化的每一个单一数据点。

第0天意味着2013年4月30日,第2800天意味着2021年2月28日。

特别是在有离群值的地区(图的正中间一部分),高级多项式通常会向这种离群值的方位发展趋势。因而,80阶多项式的实体模型具备最大的标准差。

它在训炼数据上的误差也是最少的,这反映在最大的R2值上,比较之下,低级多项式的R2更低,代表着高些的误差但更低的标准差。低级多项式对训炼数据的敏感度较低。

我发现了一个更灵便的方式是应用片段多项式来预测加密货币价钱。

分片插值法用低级多项式线性拟合很多的数据点。因为大家只应用低级多项式,大家清除了过多的震荡和非收敛。

给出一组数据点,分片插值法的原理是在每一部分数据中应用不一样的多项式。

尤其是,大家应用联接的分片多项式,也称之为样条。

样条的一个事例是下边的断开线性函数。它在4的左侧是平的,称之为涵数的结。

给出好多个节点,我们可以将好几个线性基涵数组成起來,并将其线性拟合到离散系统数据中。

为了更好地检验加密货币价钱中存有的高宽比曲线图关联,我应用了一个断开的三次函数,也叫三次样条。

应用三次样条,大家将数据切分成块,并对每一个块线性拟合一个三次样条。每一个样条涵数在节点处联接到下一个涵数。

三次样条是加密货币价钱转变的一个很好的挑选,由于联接是光滑的。三次样条的切线斜率和他们的第一和第二导函数全是配对的。三次样条是3阶的多项式涵数,它依然充足小,以防止差异。

三次B-样条是三次样条的一个更非常容易的组合,用以高效率测算,由于数最多有五个基函数参加奉献插值法。下边我们可以见到三次B-样条在Litecoin价钱上的主要表现,将节点放到四分位数上以后。

根据手动式挑选节点,即在大家有一堆数据点的状况下,与依据四分位数置放节点时的值对比,我们在检测数据集在完成了更强的R2。

在界限周边的三次样条很有可能主要表现得很怪异,你可以在上面的红色图中注意到。说白了的当然三次样条根据在每一个極限处将一个三次多项式改成线形来强制性规定涵数在極限节点以外是线形的。

当然三次样条必须挑选一个可玩性。针对Litecoin的价钱,我根据交叉验证找到最好可玩性:选择了适合的174个节点的量子科技做为预测器的日期。結果与三次B-样条对比,边沿的差异更小,但检测数据集的R2略差。

最终,我完成了光滑样条,在处罚价钱转变的另外,使均方误差降到最低。

光滑样条好像是Litecoin价钱最好的分片插值法。该实体模型在检测数据集在完成了目前为止得到的最好R2值。

三次样条实体模型令人激动的一部分是怎样超过用以训炼实体模型的数据范畴开展推论。

依据以预测和时间序列分析工作中而出名的知名遗传学家Rob Jhyndman的叫法,三次光滑样条实体模型在预测层面能够做为与ARIMA实体模型等效电路的实体模型,但其主要参数室内空间受限制。Rob宣称,样条实体模型出示了一个光滑的历史时间发展趋势及其线形预测涵数。

我邀约你进一步实验这一念头。我的计算机代码能够在网络上以Jupyter Python/R Notebook方式查询。

文中中应用的Google Colab Notebook 

虚拟货币和加密货币,如Litecoin,是当代世界经济中最具异议和最繁杂的技术革新。文中致力于应用一种不太时兴的方式:三次样条来预测Litecoin价钱的转变。

Michel Kana, Ph.D   创作者

Jeremy   汉语翻译

Jeremy   编写

加密货币Litecoin的价格历史 (Sourc

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