比特币:回报率29%! 大神用情感分析创建一个比特币交易算法, 原来交易玩的是心理战_比特币价格实时行情财富

作者|MarcHoward

编译|Guoxi

出品|区块链大本营

玩过股票的人都知道，股票市场的波动受各种因素的共同影响，有着很强的随机性，很难预测。而新兴的加密货币市场与股票市场有着很大的差别，更加难以预测。

由于传统方法行不通，国外网友MarcHoward另辟蹊径，通过分析大众对加密货币的情感来预测加密货币市场的波动。在90天的实验周期里这种方法获得了29%的投资回报率，他是怎么做到的？

让我们一起来看看。

我刚开始接触加密货币时，有一些问题困扰着我：

我们真的可以预测比特币的价格么？

谷歌趋势服务所公开的数据是否能从某种程度上反映比特币大致的涨跌趋势？

我们能否建立一个预测市场动向的可靠交易模型？

当时，我给自己定下了一个看起来遥不可及的目标，就是试图理解加密货币这个变化无常且看似无法预测的市场。

Saylor：与同期比特币价格相比BITO年初至今的价格回报率存在差距:金色财经报道，Saylor指出，与同期比特币价格相比，ProShares比特币策略ETF(BITO)年初至今的价格回报率存在差距。虽然BTC今年迄今已上涨约57%，但BITO上涨了28%，Saylor认为，这种差距解释了现货比特币ETF获得批准的必要性。

然而，彭博ETF分析师James Seyffart表示，Saylor正在将BTC价格与BITO价格回报与总回报进行比较，其中还包括股息价值。Seyffart解释说，通过比较，Proshares ETF今年迄今落后约6.4%。因此，随着现货比特币ETF的批准，加密市场可能会变得更加制度化，因此期货ETF与现货ETF的回报之间的差距可能会最小化。与此同时，如果现货ETF成为现实，全球最大的比特币机构持有者MicroStrategy将如何调整其买入积累策略还有待观察，因为贝莱德(Blackrock)和富达(Fidelity)等公司必须积累大量比特币才能实现这一目标。操作ETF。此外，这反过来又会产生对加密货币的大量需求。[2023/9/10 13:29:13]

当然了，我这并不是不自量力。加密货币市场充满了魅力，让许多交易员都沉醉其中。有许多交易员通过技术分析的手段试图揭开加密货币市场神秘的面纱，而有一些交易员则是耍小聪明，照搬股票市场上的基本分析理论。

数据：北美四大上市矿商年初至今股票平均回报率高达140%，高于比特币回报率:金色财经报道，对于那些在公开市场上寻找间接比特币敞口或价值投资比特币机会的人来说，投资比特币上市矿商股票是一个办法。从年初至今，北美四大上市矿商（Marathon Digital Holdings、HUT 8 Mining、Riot Blockchain, Inc 和 HIVE Blockchain Technologies）的股票投资回报率达到140%，而比特币投资回报率为49%。虽然持有比特币仍然是个较好的长期选择，但在过去两年里，比特币上市矿商的表现优于比特币。随着比特币网络在全球范围内的发展，矿工收入（以美元计）预计会继续上升，因为这些矿商正在加速扩大生产并增加HODLing供应。

?

据悉，Marathon 的比特币产量在 8 月份增长了 6%，使其比特币总持有量达到 6,695 枚BTC；另外，截至 8 月 31 日，Riot 持有约 3,128 枚 BTC，全部由其自挖矿业务生产。到 2022 年第四季度，Riot 预计总算力容量将达到 7.7 EH/s，并拥有由 81,146 台蚂蚁矿机。（bitcoin magazine）[2021/9/19 23:36:03]

然而结果并不乐观，没有哪种神奇的交易模型总能战胜市场这只“看不见的手”。从原理上来说，有太多的因素可能会造成加密货币市场的波动，这个市场有着很强的随机性，即使那些最好的基于人工智能的交易模型也不能保证连续获利。

动态 | Eurekahedg指数显示加密货币对冲基金1月回报率达21.15％:金色财经报道，Eurekahedge的加密货币对冲基金指数显示，加密对冲基金在2020年1月的回报率为21.15％。这不仅是有记录以来表现最好的一月份（该指数可追溯到2013年7月），且是自2017年以来的一月份首次录得正收益，2017年1月份的回报率仅为4.85%。2017年是迄今为止加密对冲基金最成功的一年。在2017年，加密对冲基金的年收益率高达1,708.50％。据悉，该指数并未涵盖所有加密对冲基金，但仍然反映了整体市场情绪，与市场密切相关。基金的良好业绩应该会使基金经理更容易进行融资，并带来更多的投资。[2020/2/19]

而我另辟蹊径，从另一个角度入手建立交易模型。这个交易模型非常简单，在这篇文章中我会以最明晰的方式展现我的思路。

需要说明的是，我的交易模型还是一个正在开发中的半成品，虽然在模拟实验中它展现出了强大的预测能力，但它绝不是万无一失的，如果使用我的交易模型请自行承担风险。

分析 | 加密货币项目在推出主网后的回报率基本上为负:加密货币项目往往把启动主网作为一个重要的里程碑。但在交易方面，主网上线前的几天或几周通常会推高价格，随后则会迎来价格暴跌。一份博客分析显示：“加密货币项目在推出主网后的回报率基本上为负。在跟踪的14个项目中，有10个项目的7天回报率为负，平均回报率为-7.5%，与BTC基准相比则为-8.9%。” 这一发现或支持了一种理论，即由发布事件引起的炒作很快就会消散。再加上山寨币的高风险和波动性，这可能会加剧损失。在主网推出时，山寨币的流动性也会下降。（cryptovest）[2019/8/13]

战胜”看不见的手“的交易模型

根据我的设想，这个交易模型应该是比特币价格的相对一致性指标，我也在不断测试并修正这个交易模型。

在这次长达90天的模拟实验中，我“买入”了价值10万美元的比特币，通过交易模型做出的买入/卖出决策，最终的投资回报率高达29%。

分析 | 比特币投资回报率达29%:据cryptoglobe消息，加密货币投资者Marc Howard创造了一种独特的比特币交易算法，该算法使用了“情感分析”。所有市场的情绪分析都是判断市场走势的工具，Marc Howard根据谷歌趋势的变化创建一个交易算法，在90天内搜索谷歌趋势“BTC美元”和“买入比特币”，并衡量这个比率。根据Marc 的算法，比特币在统计的90天里，投资回报率超过29%。但是Marc承认这个算法存在缺陷，并会持续改善。[2018/10/10]

不过，作为一次模拟实验，这里的利润中并没有扣除实际交易时需要付给加密货币交易所的手续费，这巨额的手续费让我急切地盼望去中心化加密货币交易所的普及。

交易模型的灵感来自于WillyWoo的工作，Willy第一个提出使用谷歌趋势服务的数据来预测比特币价格的走向。我在他工作的基础上做出了一些改进，具体的方法如下。

首先，通过谷歌趋势服务查询最近90天里“比特币兑换美元价格”和“购买比特币”的搜索趋势：

7月7日到10月4日这90天时间里，“比特币兑换美元价格”和“购买比特币”的搜索趋势

其次，我注意到，当“比特币兑换美元价格”与“购买比特币”的搜索量比率低于3：1时，第二天的比特币收盘价格就会上涨。

如果这个比率大于3：1时，比如说达到了4:1或5:1，那么这就是一个要卖出的信号，因为第二天比特币收盘价格会下降。

接下来，我对比特币前后两天收盘价价格差超过80美元的情况进行了进一步的测试，在这些测试中，搜索量的比率与价格波动表现出了极大的相关性。

这里的80美元是我人为给定的一个值，这个值在实验中取得了很不错的效果。实验期间的比特币价格以及交易模型给出的买入/卖出策略如下所示：

实验期间的比特币价格以及交易模型给出的买入/卖出策略截图

根据上图，可以看出：

BTCUSD：谷歌趋势服务给出的当日搜索量数据。

BuyBitcoin：谷歌趋势服务给出的当日搜索量数据。

Price：加密货币排名网站CoinMarketCap给出的比特币当日收盘价。

Excel表格中的E列：“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率。

Excel表格中的F列：交易模型给出的买入/卖出决策。例如，针对单元格F19，决策的公式是：F19=if，“买入”，“卖出”），即当同时满足当日“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率大于35%，当天比特币收盘价与前一天差值大于80美元时买入，否则就卖出。也就是说，Excel表格中E这一列数据大于35%且G这一列数据大于80就是买入的信号。

Excel表格中的G列：比特币收盘价与前一天的差值。

Excel表格中的H列：假定在2018年7月7日价值10万美元的比特币，期间按照该交易模型给出的买入/卖出策略进行交易，当日持有的比特币总价值。

交易模型结果的优化

按照上述的交易策略，在90天的实验周期内，理论上我的资产从10万美元增长到了128,839美元，几乎实现了29％的投资回报率。不过上面我也提到了，这并不是一个最优的模型，我还可以从几个方面做出优化。

“比率大于35％”和“差额大于80美元”这样的判别准则看起来十分随意，因为这只是我在有限的90天数据集中找出的规律。是否有其他的决策标准可以产生更好的买入/卖出决策？

当比特币价格水平维持在6000到8000美元时，这个交易模型可以给出很好的决策。

在分析了过去一两年的交易信息后，我对交易模型做出了一些改进，我将决策规则细化并做成了表格，表格的纵轴为“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率，数值从1：3到1：5不等。

考虑到比特币价格波动较大，“80美元”这个指标并不总能奏效，因此我将这个指标转换为差价与当日比特币价格的比值，并将其列在表格的横轴，在这种情况下，一个可能最优的交易模型就是，在同时满足“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率为1：2.86且价格波动的比率为0.014543229时买入。

改进后的表格看起来这个样：

改进后交易模型的决策规则

后续规划

除此之外，这个交易模型还有很大的优化空间。

首先我想进行一些测试，通过研究过去的交易数据找到能够最大化利润的最佳指标，这需要对过去的价格和搜索量比率进行回归测试。

我的设想是不同的价格水平上存在着相同的最佳指标，GoodLuck！

报名|EOS智能合约与数据库开发

16岁保送北大、麻省理工博士、

EOS黑客松全球总决赛前三名

5月8日晚，精彩技术公开课与您不见不散！

推荐阅读：

小哥怒了!"区块链根本不需要监管,加密货币之魂被你们玩丢了!"

澳洲生活7年,前阿里程序员谈我们的区块链差距究竟在哪？

19岁当老板,20岁ICO失败,21岁将项目挂到了eBay,为何初创公司如此艰难?

养生996的崛起：马云竟给他最痛恨的「兔子」站台？

关于谷歌云，你应该知道的一切！|技术头条

打开阿兹海默之门：华裔张复伦利用RNN成功解码脑电波，合成语音|Nature

人工智能先驱NilsNilsson去世，吴恩达、YannLeCun悼念！

他说：当一个程序员决定告别996，什么都有可能发生！

猛戳"阅读原文"有惊喜哟

老铁在看了吗？?

标签：比特币加密货币比特币价格买比特币量子比特币行情走势加密货币市场行情走势比特币价格实时行情财富买比特币违法吗

FTT热门资讯