编者按：本文来自区块链大本营，作者：jrodthoughts，译者：火火酱，Odaily星球日报经授权转载。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(GeorgeE.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。2.预测有两种基本方式：基于资产的预测和基于因素的预测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。
Nervos将整合社区型加密交易预测平台 HedgeTrade:据官方消息，Nervos CKB 现已集成社区型加密交易预测平台HedgeTrade ，该平台的用户将能够在其平台上对 CKB 交易对进行预测，或者对其他人的预测进行押注，并通过对 CKB 交易对做出准确的预测来赚取 $HEDG。
除了预测之外，本次集成也将有助于 Nervos 社区相关游戏化加密交易产品以及其它 DeFi 应用的搭建，比如衡量市场对 CKB 价格和 Nervos 生态发展的情绪。此外，通过在 HedgeTrade 平台的列出，也将有助于 ?CKB 社区的进一步扩大。
HedgeTrade 的总部位于新加坡，通过将专业交易者和新手聚集在一个双赢的社交交易生态系统中，该项目将实现利用区块链技术革新社区交易。[2020/10/12]
去中心化预测市场平台Augur已启动V2平台升级:金色财经报道，去中心化预测市场平台Augur已启动其“Augur v2”平台升级。新版本包含一系列旨在改善其用户界面，使交易更快、更便宜的功能。在Augur v2中，押注将“以美元计价”。在原始版本中，Augur市场以ETH计价，使用户面临ETH的波动性。新版本还将允许用户使用DAI稳定币进行交易。[2020/7/29]
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。
动态 | Compound总法律顾问预测Bitwise的比特币ETF获批概率仅为0.01%:证券法专家、Compound总法律顾问Jake Chervinsky发推预测称，Bitwise的比特币ETF获批概率仅为0.01%。而在当被问及即便一定会被拒绝，VanEck / SolidX为何会选择撤回提案而非等待拒绝时，Chervinsky称：“拒绝的判断将成为美国SEC将来再次讨论的‘先例’。坏的先例会加大批准的难度。” 此外，创?佐藤法律事务所律师斋藤创也表达了类似的观点。他表示，相较于正式被拒绝，选择自行撤销在未来再次申请时会更加容易。（Cointelegraph.jp）[2019/9/19]
金色财经独家分析 比特币预测：A面是技术 B面是情绪:长久以来，在比特币价格方面人们看了太多“支撑点”、“压力位”以及MA，当分析师不断提出的8600、9000、10000美元等关键位置突破后，涨跌依然还没有定论，大涨大跌不为分析师的技术所动，股市那一套似乎不很奏效。金色财经独家分析，目前加密货币市场涨跌的规律还尚未形成，用股市分析来看确实有些形式大于内容，但这并不代表技术不可靠，抛开股市技术，可以看一看供需方面的技术：日前FundstratQuantamental创建了价格/矿工的盈利率的新的比特币定价标准，从生产和需求的角度来谈，让人更加信服；
即便如此，技术也只是比特币价格的A面，B面仍然是情绪等非技术因素。由于加密货币背后的“实体”仍然不易找到，看政策，看期望，看整个市场带来的各类利好或利空。日前韩国一项调查中显示依据论坛的评论预测价格准确率超过了80%，可谓十分可靠的“情绪技术指标”了。加密市场的这种现象是可以理解的，毕竟即使在股市，“随便买买”的盲目，没有太多依据的看心情也是大有人在的。但应该反思的是，加密货币市场应该变得更有据可循一些，这需要更加严格风险控制体系、与实体经济的进一步结合，同时也需要大机构和专业投资者的进一步加入，那时候情绪依然是情绪，但技术会更加具有参考价值。[2018/5/14]
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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