7、加密货币趋势分析与后量子环境下密钥协议的研究

加密货币趋势分析与后量子环境下密钥协议的研究

1. 加密货币趋势分析

在加密货币领域，以太币的市场估值仅次于比特币。2013 年，程序员维塔利克·布特林（Vitalik Buterin）创建了以太坊。下面将介绍一种利用线性回归模型和贝叶斯模型对加密货币趋势进行分析的方法。

1.1 方法概述

该方法使用线性回归模型和贝叶斯模型对同一加密货币数据集进行分析，然后比较两个模型的结果，选择最佳和优化的模型。为避免过拟合和欠拟合，使用了不同的加密货币数据集。具体步骤如下：
1. 选取数据集 ：使用来自 Kaggle 的五种不同加密货币（比特币（BTC）、以太坊（ETH）、莱特币（LTC）、卡尔达诺（ADA）、索拉纳（SOL）和狗狗币（DOGE））的数据集，时间范围从 2013 年到 2021 年。数据集包含每天的开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量。
2. 可视化数据集 ：使用 Python 的 pandas 库将数据集存储在数据框中，然后使用 matplotlib 库以图形形式可视化数据集。最后将数据集拆分为训练集和测试集。
3. 应用线性回归模型 ：线性回归分析数据集中的所有数据点，找到最适合数据点的直线。数学方程为 $y = a_1x_1 + a_2x_2 + … + a_nx_n$，其中 $\alpha$ 是线性系数，$x$ 是自变量，$y$ 是因变量。使用 Python 的 sklearn 库应用线性回归模型，并记录结果。
4. 应用贝叶斯模型 ：贝叶斯模型是一种统计模型，使用概率来表