所呈现的纯粹是一个研究项目，而不是交易建议：

到目前为止，我已经尝试了各种模型，使用链上数据来预测比特币价格。我利用了 CryptoQuant 平台从 2012 年到现在的 373 个特征。由于我采用了滑动窗口技术，因此通常处理二维数据的经典机器学习模型不适合我的数据。相反，我使用基于张量的深度学习技术，这些技术可以处理三维数据。

在我最近几个月尝试过的不同模型中，使用 N-Beats 和 WaveNet 模型取得了最佳效果。N-Beats 模型是在 TensorFlow 中开发的，模型精度为 MAPE：31.9849。该模型在训练、验证和测试数据上的表现在图像 A 中可视化。基于此，N-Beats 模型对未来 30 天的预测显示在图表 B 中。

到目前为止，第二个提供可接受结果的模型是 WaveNet 模型。该模型的损失值已通过负对数似然法测量，损失值为 2.88。该模型也使用与前一个模型相同的数据。图像 C 显示了其在过去一个月预测价格方面的表现。图像 D 显示了基于 WaveNet 模型对下个月比特币价格的预测。

基于WaveNet模型，在50%的置信区间内，比特币价格在未来一个月很可能将在过去几个月经历的相同区间内波动。

作者：CryptoOnchain