所呈現的純粹是一個研究項目，而不是交易建議：

到目前爲止，我已經嘗試了各種模型，使用鏈上數據來預測比特幣價格。我利用了 CryptoQuant 平臺從 2012 年到現在的 373 個特徵。由於我採用了滑動窗口技術，因此通常處理二維數據的經典機器學習模型不適合我的數據。相反，我使用基於張量的深度學習技術，這些技術可以處理三維數據。

在我最近幾個月嘗試過的不同模型中，使用 N-Beats 和 WaveNet 模型取得了最佳效果。N-Beats 模型是在 TensorFlow 中開發的，模型精度爲 MAPE：31.9849。該模型在訓練、驗證和測試數據上的表現在圖像 A 中可視化。基於此，N-Beats 模型對未來 30 天的預測顯示在圖表 B 中。

到目前爲止，第二個提供可接受結果的模型是 WaveNet 模型。該模型的損失值已通過負對數似然法測量，損失值爲 2.88。該模型也使用與前一個模型相同的數據。圖像 C 顯示了其在過去一個月預測價格方面的表現。圖像 D 顯示了基於 WaveNet 模型對下個月比特幣價格的預測。

基於WaveNet模型，在50%的置信區間內，比特幣價格在未來一個月很可能將在過去幾個月經歷的相同區間內波動。

作者：CryptoOnchain