11、加密货币、人工智能与区块链应用的深度剖析

加密货币、人工智能与区块链应用的深度剖析

1. 时间序列预测与ARIMA模型

时间序列通常以tick数据形式存储，并用图表表示。从时间序列获取的数据可用于分析商品的非定量价格趋势。由于加密货币价格受多种因素影响，用简单机器学习模型分析和预测价格并不容易，因此常使用ARIMA模型进行价格预测。

以比特币的时间序列为例，不能将价格变化归因于单一参数并独立开发满足价格预测要求的线性回归模型。ARIMA模型的应用步骤如下：
1. 应用模型进行价格预测。
2. 记录预测误差。
3. 对模型进行必要更改后重新测试。
4. 再次计算均方误差（MSE）。

一般来说，ARIMA模型能提供合理的价格预测，误差率在3% - 5%之间。其关键优势是模型校准相对简单，有助于数据科学家大幅降低加密货币价格预期值和预测值之间的平均误差。

2. 算法交易在加密货币中的应用

如今，全球大量交易指令并非由人类发出，而是通过编程和自动化操作实现，这种交易方式被称为算法交易。算法交易注重在大量交易指令中获取利润，能在短期内获得可观收益。机器发出的交易指令经过优化，能捕捉人类通过查看图表和报告难以察觉的利润机会，且交易指令能在瞬间完成。

算法交易在加密货币中的一些基本应用如下：
- 套利 ：套利是指利用同一资产在不同地点的价格差异，通过在价格较低的市场买入，在需求较高的市场卖出，从而从资产经济价值差异中获利的交易策略。套利历史可追溯到公元前650年，在现代金融中，从20世纪80年代起就已应用于传统金融工具，如今在加密货币领域也十分活跃。

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