机器学习技术在币种分析中的应用
谈到机器学习,大家可能会对这个AI方面的概念比较陌生,但如果提到谷歌AlphaGo,大家肯定就很熟悉了。当年谷歌人工智能程序通过机器学习的方式掌握围棋比赛技巧后,轻松击败了多个国家的围棋冠军,时隔3年世界冠军韩国李世石宣布退役时,还高呼AI不可战胜......通过机器学习训练后的计算机程序,在某些类似比赛和交易这样的博弈场景中,是比人类具有更高胜率的。
非小号研究本次就做了一个硬核的试验:将机器学习技术应用在币种分析中,看看会有什么好玩的结论,以及是否真的能够帮助我们判断、交易。
我们的具体课题是,通过现有的市场公开数据预测明日收益率为正还是为负。
这是一个二分类问题,我们可以使用的模型有很多,这里我们选用了以下模型用于实验:逻辑回归LR、线性判别分析LDA、二次判别分析QDA、支持向量机SVC、决策树DT、随机森林RF、渐变提升树GBC等。
本次用来试验的数据主要有三个方面:
《新时代的中国网络法治建设》白皮书:积极推行区块链等现代科技在诉讼服务等领域的深度应用:3月16日消息,国务院新闻办公室16日发布的《新时代的中国网络法治建设》白皮书指出,中国积极探索司法活动与网络技术深度融合的新路径、新领域、新模式,让社会正义“提速”。
白皮书指出,中国积极推行大数据、云计算、人工智能、区块链等现代科技在诉讼服务、审判执行、司法管理等领域的深度应用,先行先试构建中国特色的网络司法模式。鼓励各地法院因地制宜,结合当地互联网产业发展情况和网络纠纷特点,探索具有地域特色的新型互联网审判机制。[2023/3/16 13:08:29]
1、资产的历史数据;
2、相关品种,如黄金原油美国三大股指等;
3、币圈相关币种数据,主要是主流币。
完整的机器学习建立流程
1.首先,特征工程
特征工程是机器学习中最关键的步骤,没有之一。
Coinhub与Mars Ecosystem达成深度合作:据官方消息,Coinhub与Mars达成深度合作并将于今日21:00上线XMS对Cake的单币池,未来将联合为双方社区带来空投。目前在Coinhub质押XMS即可赚得Cake。Cake无需线性释放,Harvest之后即可获得。
Coinhub是数字资产管理服务平台,掌管多链数字资产,服务于全球DeFi项目及投资者,提供去中心化生态数据。
Mars Ecosystem是一个去中心化稳定币协议。目前,Mars Ecosystem已经成功筹集了200万美元的种子资金,总锁仓量已突破1.6亿美金。[2021/9/19 23:36:59]
这有别于大众认知的AI能解决一切问题,人工智能是万能的认知。真实的情况是数据科学家们常挂在嘴边的一句话是“输入的是垃圾,输出的也一定是垃圾”,这意味着特征工程做得好不好会直接影响AI的“智商”。
特征工程不止是数据需要清洗重新组合,还需要将数据进行标准化处理。
MOMOex现已与AICoin达成深度合作:据官方消息,链上产业基金投资孵化的交易所MOMOex现已与AICoin达成深度合作,双方在大数据、品牌和流量资源方面展开深入协同。
AICoin提供实时行情、专业K线、数据分析、资产管理等专业服务,更高效地提供有价值的信息,提升资产管理的效率,成为行情数据分析的领跑者。
MOMOex由ChainUP Capital孵化投资和深度支持,品牌愿景是为用户提供“More Safety、More Benefits 更加安全、更多收益”的优质交易平台。[2020/5/13]
2.其次,建模
建模是一个简单的过程,模型在那里,无非是灌入数据后不断地调参优化。国内很多大互联网公司的AI团队也都是在常用模型中选择靴子不断优化,大家的过程都是一样的,没有什么捷径。
3.评价模型效果
模型的效果评估有很多,常见的有MSE,MAE,取代矩阵,ROC等。
4.最终,应用
声音 | 工信部总经济师王新哲:要加快推动人工智能和区块链等技术的深度融合:11月30日,人工智能产业共同体青岛会议在青岛国际会议中心召开。工业和信息化部总经济师王新哲在会上表示,坚持创新引领,着力突破关键核心技术。打造协同开放的创新平台,建立开放、包容、多元的创新生态,加强人工智能相关理论、前沿技术和核心算法研究,突破关键核心技术。加快人工智能和5G、大数据、区块链、工业互联网、车联网等新一代信息技术的深度融合,推动集成创新和融合应用。(人民网)[2019/11/30]
当模型对数据的可解释度良好时,模型可用。一般这个可解释度要达到80%以上,90%以上更好,但如果100%可解释就需要注意是否出错了。
对BTC的解释性
数据一
仅有高开低收量,及高开低收量计算的技术指标作为训练数据。得到各个模型解释度如下表所示:
由上表可以得到,单纯的用高开低收量和技术指标作为特征,在以上机器学习模型中训练,无法很好地解释价格。其实仅从这里就能看出币圈属于弱势有效市场。技术分析得到的尺度是判断二分类正确概率是50%,即模型无效,也与弱势有效市场中技术分析无效,基本面分析和内幕信息有效相吻合。
动态 | 青海省:下半年将积极推动人工智能、区块链等技术和实体经济深度融合:据西海都市报消息,9月25日,记者从青海省工信厅获悉,我省工业经济将从全力稳定工业运行、有效提升工业投资、支持非公经济发展、加大招商引资力度、加快发展数字经济、持续推进节能降耗、全面深化国企改革七个方面部署下半年工业经济工作。在加快发展数字经济方面,积极推动云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术和实体经济深度融合。[2019/9/26]
市场包含三种信息:历史信息,公开信息和内幕信息。
各种信息分别对应不同分析交易策略:历史信息对应技术分析;公开信息对应的基本分析;内幕信息对应的内幕交易。
当市场有效时,市场已反映三种信息,故对三种信息的分析均值不能在市场获得优势,某种分析和交易策略均值无效;当市场为半强势有效时,市场已反映公开信息和历史信息,故技术分析和基本分析无效,内幕交易有效;当市场为弱有效市场时,市场只反映历史信息,故技术分析无效,基本分析和内幕交易有效。
数据二
不但有高开低收量数据,我们还增加了相关品种的数据,如美国三大股指,黄金,原油,币圈主流币种等作为训练数据。
为什么认为美国三大股指,黄金,原油,币圈其他主流币种等数据可以插入基本面数据?
虽然这些因素不是直接影响BTC的基本面因素,但是它们和BTC由相同的基本面因素影响,所以这些数据中包含很少的一部分基本面信息。
由上表可以得知:在增加基本面替代特征后,解释度提升了10%以上。
那么提高多少可解释度是模型极限?
经过1000次的实验得到,当随机因子为1730时,随机森林RF模型的可解释度67%,这是所有实验中所有模型中可解释度最高的一组。
模型效果的衡量:
混淆矩阵
混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵,把预测情况与实际情况的所有结果两两混合,结果就会出现以下几种情况,就组成了混淆矩阵。如下:
ROC曲线
ROC曲线,又称接受者操作特征曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域,用于区分信号与噪声。后来用于评价模型的预测能力,ROC曲线是基于混淆矩阵得出的。
ROC曲线中的主要两个指标就是真正率和假正率,其中横坐标为假正率,纵坐标为真正率,下面就是一个标准的ROC曲线图。
横轴FPR:1-TNR,1-Specificity,FPR越大,预测正类中实际负类越多。
纵轴TPR:Sensitivity(正类覆盖率),TPR越大,预测正类中实际正类越多。
为什么解释性不强?
1.交易量数据造假
2.未有数据披露制度约束,未形成一体的基本面数据
3.市场有可能存在内幕信息
目前我们模型中的数据还不够全面,仍然需要更多的努力揭示更多的基本面信息,才能更好地解释BTC价格。
在披露更多信息时,才能促进市场效率的提高,促进币圈的发展,这也是“非小号”作为机构应该做且做好的事情。
是否有使用价值?
虽然机器学习在解决传统问题时都要求正确率达到80%甚至90%以上才可以使用,但是我们能否使用一个解释度在60%-70%之间的模型?
-1.模型是有解释度的,60%也远高于50%,长期预测胜率显著高于50%的多空各一半的平均水平,这有点类似庄家在轮盘中有概率优势一样,时间越久赢面越大;
-2.加入限制条件时可以提高概率,单次若想取得概率优势只能限制使用条件
如下所示为决策树输出的树形图,用红色框起来的枝杈正确率很高,但是只有满足层层条件后才会有交易机会。为了达到盈利目的,交易者要在交易机会与单次交易盈利水平中找到平衡点。
单个树杈局部图如下所示,当满足红框圈住的条件时,正确率提高到93%,这完全达到了使用要求:
对ETH和TRX的解释性
从模型训练结果看,已知特征使用以上模型训练时,可解释度也在60%-70%之间。下面我们列举一些有价值的树杈,树杈概率的提高是基于条件概率提升的。
ETH
由以下ETH树形图可以看出,当同时满足条件
美元比eth收盘价<0.01,eth昨日成交量<3956783616,原油成交量>117392.5,涨跌幅>0,黄金开盘价<1489.25时,时,有93%的正确率,这时交易机会是总交易机会的19.05%(28/147)。
TRX
由以下TRX树形图可以看出,当同时满足条件bch<289.51,bsv>63.5,美元比eth调整后收盘价>0.01,纳指收盘价<8371.12,道指最低价>24290.5,美元比eth收盘价>0.01,瑞波币收盘价<0.32时,有82%的正确率,这时交易机会是总交易机会的23.68(36/152)。
如果以上使用机器学习来分析不同币种交易机会的流程没看懂,也没有关系,涉及到的知识比较复杂。所以,非小号后期将应用很多大数据或AI等技术帮助大家建立分析模型,直接在APP中为大家提供易懂和好用的币价预测工具或投资策略参考,一键体验。
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