在美国总统大选期间,加密货币驱动的预测市场蓬勃发展经典20篇

比特币在上月的“黑色星期四”之后不仅改变了分析师对于比特币后市的看法，改变了比特币将资金的流动，也改变了比特币期货市场的份额分配。

最近报告当中的一组数据就能够明确看到这一点。

Bitmex 优势丧失

Bitmex 原本是最早从事运营比特币现货交易的，在比特币期货交易方面占据主导地位。

但是3月12日比特币暴跌对于该平台的打击是巨大的。

报告中这样形容“最大的加密资产期货市场发生了洗牌，BitMEX 的部分市场份额被币安夺走”。

Bitmex 在“黑色星期四”遭遇 DDoS 攻击，在此之前Bitmex 的交易引擎停止运转，攻击之后比特币价格出现快速上涨，让很多投资者认为该交易所的交易速度已经无法跟上比特币换手速度，导致大量比特币从交易所流出。

Bitmex 在这场暴跌当中被认为是很重要的推动力量，也是最大的受害者。

分析师在复盘的时候发出提醒，对于加密货币交易所的安全性能要重视起来，如果出现大量平仓，期货交易的集中性会变得非常危险。

币安交易所迎来良机

Bitmex 的总比特币存款下降了约28%，从31.5k BTC 下降至到 22.5k BTC。未平仓合约份额从36%降至27%，期货市场份额也从24%降至不足20%。

币安交易所在这次Bitmex比特币溢出当中受益最大。币安在期货交易量中所占的份额从11%增至24%，未平仓总持仓量从4%增至9%。

不可否认的是，投资者再带着资金和比特币离开具有风险的交易平台之后，找到了自认为更好的去处。

在就加密货币和银行业务如何协同工作提出了要求之后，新任代办的货币审计长布莱恩·布鲁克斯（Brian Brooks）谈到了与该行业合作的首要任务。

在6月4日的公告中，货币主计长办公室（OCC）正在寻找银行和加密货币公司，以权衡两者之间的相互作用。

加密遇见银行

拟议规则制定的高级通知要求银行和行业领导者回答一些问题，特别是：“金融服务公司或银行客户从事与加密货币或加密资产相关的哪些活动，在银行业中进一步采用与加密相关的活动的障碍或障碍是什么？”

代理主计官布莱恩·布鲁克斯（Brian Brooks）在接受Cointelegraph采访时说，今天的公告旨在弥合金融与加密货币之间的鸿沟。他期望在办公室学习： “加密货币体制需要银行服务，它们需要在银行轨道上进行交易的方式等为何。因此，我们肯定地说出来，向我们提供有关银行需要加密货币的信息以及银行需要加密货币的信息，因为我们希望确实在那个空间里有所作为。”

加密兽医布鲁克斯在办公室主任的第一周

OCC是美国财政部内的主要银行监管机构。自从布鲁克斯于本周初在办公室任职以来，最近的宣布是一系列活动的一部分。

3月，布鲁克斯从Coinbase加入OCC，担任首席法律官，这可能解释了人们对加密货币的兴趣。展望未来，他告诉Cointelegraph，弄清银行作为保管人的作用以及稳定币的适用范围是他任期内的关键目标：“在我的密切关注下，OCC将在我们对国家银行作为合适的加密货币保管者的看法方面占据一席之地。我们对此没有看法，我也不想预先判断，但是我们必须着眼于我的前世，这当然是我的兴趣所在。然后是一个问题，我们如何看待稳定币？稳定硬币等于货币还是现金等价物？可以用真棒的格式将它们持有吗，或者如果将它们持有在银行之外？银行规定涵盖了吗？”

库务和加密

美国和国外的监管机构越来越多地关注加密货币。许多人将布鲁克斯在OCC的聘用解释为对将加密功能加入联邦政府军火库的更大兴趣的证据。就在3月份，即聘用前几周，财政部与加密行业的领导人举行了一次会议，以了解更多信息。

比特币为首的加密货币在迎来低谷期之后迎来迅速反弹，但是从现在的恐惧与贪婪指数中，我们可以看到投资者情绪还是处于极度恐惧区间，处在这个区间的时间也是加密货币历史上最长的。

我们可以看到处在这个“极度恐惧”区间的资本市场商品不只是加密货币，还有股票和贵金属。

市场在回暖的过程当中，但是疫情的影响还在蔓延，投资者害怕市场将会出现再度下挫的风险，所以一旦出现机会应该就会选择把持有的产品抛售出去。

根据数据显示，现在市场资金流出量还是非常大的，这是现在市场依然存在较大下行风险，并且导致市场投资者极度恐慌的原因。

或许这是最好的进场机会，但是很多投资者还是处于观望阶段，毕竟现在市场存在的风险实在是非常巨大。

即使是价格回升也没有加快加密货币投资者将资金重新放回到市场的脚步。

数据显示，市场虽然在去年8月达到过的恐惧水平低于当前水平，但是恐惧是非常短暂的，投资者的情绪很快回升至贪婪情绪。

现在极端恐惧情绪已经保持整整三个星期，冠状病毒、衰弱的经济给市场带来的恐惧比之前的任何时间都要更加激烈。

这种担忧甚至比2018年底比特币在3,000至4,000美元的时候更加激烈，虽然那时候持续时间长，但是这次不可抗力带来的对于经济和市场的挑战更让人绝望，这是不可预估时间的。

千禧一代正在积极涌入加密货币市场，这是和婴儿潮一代有明显差异的。

在2020年一季度，加密货币市场获得蓬勃的发展，作为圈中知名的“减半年”，很多投资者都会进入到加密货币市场投资，很多投资者对于加密货币市值最大的比特币持有“看涨的心态”。

而其中很大一部分就是年轻的投资者。花旗首席美国股票策略师托比亚斯·列夫科维奇这样表述：年轻投资者经常涌入科技领域，购买他们熟悉并使用的服务或产品的股票。

而在美国新闻网站Axios的报道当中指出：由于零费用和互联网、大把的空闲时间，千禧一代和Z一代正以创纪录的速度开设在线经纪账户。

年轻一代进入市场主要缘于对于传统市场的不信任以及追求刺激的投资体验。千禧一代出生于1981年至1996年之间，他们对于经济危机是经历者，他们体会到传统金融崩溃时候对与人们生活的影响，金融危机当中出现的问题让他们对于银行系统的信任度比较低。因此他们转投到比特币为首的加密货币市场。

新冠病毒的蔓延是另一个刺激点，美国经济出现衰退，经济刺激政策的副作用将会逐步展现出来。比特币具有的对冲功能让年轻一代更喜欢比特币。

而与之相反的婴儿潮一代，他们对于比特币的态度是质疑的。他们或许已经有了百万或者千万美元的资产，他们喜欢蓝筹股和大宗商品等传统资产，比特币所具有的波动性是他们拒绝的理由。

1美元的价格标记仍然是XRP的心理障碍，按市值计算的第三大加密货币仍比其历史最高价低85％。

作为按市值计算的第二大山寨币，XRP在加密货币市场表现出强烈的看涨热情期间几乎没有考虑过。尽管与2018年1月的高点相比下降了85％，但最近的价格上涨引发了人们对XRP的浓厚兴趣，因为投资者认为其加密货币投资组合可能可行。

关于XRP的任何讨论通常都包括对最初创建XRP令牌的区块链支付公司Ripple的批评。此外，XRP评论家认为，Ripple对大多数代币供应的所有权以及其对将“硬币”倾销到市场上的倾向，有可能侵蚀XRP持有者的任何重大价值。

作为一家位于美国的公司，Ripple还争辩该国缺乏监管的明确性。美国证券交易委员会（US Securities and Exchange Commission）尚未声明XRP代币是否为证券，该裁决可能对该公司产生重大影响。

在没有明确规定的情况下，总部位于美国的投资者似乎不愿冒险承担XRP的重大风险。此外，在2018年回购1美元以上的交易者可能会期望承受巨大的抛售压力，因为他们试图收回其初始投资，可能会使价格走低。

同时，一些国家正在努力创建自己的中央银行数字货币。政府间经济和金融机构继续拥护主权数字货币优于私人加密货币的说法。瑞波币行销XRP是跨境汇款的桥梁货币，从公用事业的角度来看，以市值计算排名第三的加密货币的未来还有待观察。

自11月以来，XRP增长了两倍

自11月初以来，由于该期间加密货币领域的重大顺风，XRP价格已翻了一倍以上。机构资金涌入比特币（BTC）引发了看涨的进展，也转化为对山寨币市场的重新兴趣。

由于受欢迎的山寨币突破了多年阻力，XRP目前处于自2018年9月以来的最高价位，至少在短期内为抛物线上涨提供了可能性。实际上，随着零售兴趣在11月下旬达到最高点，XRP确实达到了Coinbase的0.9美元水平。

但是，突然飙升至0.92美元，随后急剧下跌了45％，此后XRP徘徊在0.50美元至0.60美元的价格区间内。根据加密货币分析师和Cointelegraph贡献者Michaëlvan de Poppe的说法，如果XRP价格保持在0.45美元的支撑位上方，那么袭击1美元的价格就不太可能了，特别是在另一个比特币推动新的历史高位的顺风中。

上一次主要的加密货币牛市运行发生在2017年末至2018年初之间，即使在比特币开始回调后，山寨币也经历了重大上涨。但是，以太（ETH），XRP，莱特币（LTC）和其他山寨币等的价格修正略高于BTC。

确实，在为期一年的熊市期间，altcoin空间的平均下降幅度为90％。因此，尽管比特币的价格低于其ATH的10％，但像XRP这样的altcoin代币仍然远远落后于其价格记录，通常在60％到90％之间。

XRP着眼于向1美元价位迈进

对于XRP，价格上涨的路径似乎取决于两个重要的里程碑：1美元的心理价位和3.82美元的ATH价。当前，存在一些驱动力，这些驱动力可以推动朝着记录的方向发展。

但是，至少在短期内，持续的抛物线推进将XRP推到ATH以北的可能性很小。加密货币交易平台CEX.io的执行董事Konstantin Anissimov告诉Cointelegraph：“从技术角度来看，目前要为XRP创下历史新高似乎是遥不可及的。”

根据阿尼西莫夫（Anissimov）的说法，XRP在11月的突破触发了其价格走势的看涨旗形。标记模式通常指示价格紧缩的区域，XRP当前位于0.60美元以下的区间波动。

他澄清了：“如果这种加密货币背后的购买压力继续增加，则可能会沿着先前趋势的相同方向再次突破。事实上，牛市格局预计XRP可能上涨超过65％。看涨的冲动可能会使这种山寨币升至1.00美元以上。”

即将到来的Flare网络空投也可能为持续购买XRP提供诱因。12月12日，支持空投的多家交易所将快照其客户的XRP余额，以此作为分发Spark（FLR）令牌的基础。FLR是Flare网络的本地令牌，Flare网络是Ripple开发的项目，旨在向XRP分类帐引入“类似以太坊”的功能。据报道，该项目与以太坊智能合约兼容，预计将在2020年第二季度末之前上线。

随着Ripple被排除在空投之外，加密货币发烧友可能更倾向于增加其XRP持有量或首次成为代币的所有者，以接收空投。2020年第3季度的DeFi热潮证明了一些空投代币的价值，尤其是对于那些设法培养重要网络效应的项目。

对于专注于加密货币的商业银行Global Digital Assets的执行副总裁Mostafa Al-Mashita而言，即将到来的FLR空投足以为XRP提供向上推动力。在与Cointelegraph的一次对话中，高管在空投快照的背面确定了0.93美元作为XRP的短期价格标记。

可能的机构关注，硬币烧毁和代币丢弃

比特币在2020年受到了华尔街公司的相当大的机构关注，并指出投资者都喜欢BTC的价值主张。越来越多的投资者开始关注除比特币以外的加密货币市场的报道。灰度董事总经理Michael Sonnenshein最近透露，越来越多的“仅以太坊”投资者。2020年DeFi市场的出现似乎正在改善以太坊在机构参与者中的吸引力。

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XRP是按市值计算的第三枚代币，也许该代币也将被用于机构推动。金融风险管理公司FRMO Corp在其2020年的股东信中将XRP选为“更具吸引力的[加密]货币之一”，并补充说：“如果XRP的交易速度大大提高，货币单位的数量将大大减少，即使硬币本身并未经历市值增加，其货币单位也将产生可观的回报。但是，这将使单位价值增加。”

可能需要指出的是，FRMO的分析依赖于XRP实用程序的指数增长，这将导致交易费用支付大量增加。根据XRP令牌模型，交易费本身就是代币的小部分，因此会被消耗掉。相反，这笔钱将支付给矿工和网络验证者以获取挖出的加密货币。

从理论上讲，XRP实用程序的增加意味着收取的费用总额将大大增加。由于不可避免地销毁了该数量，XRP的循环供应将开始持续下降，从而导致令牌需求超过可用硬币的情况。XRP社区投票支持Ripple烧毁其所有XRP令牌持有量，可以加速这一显着下降。去年12月初，Ripple首席技术官David Schwartz暗示了这种可能性，并补充说该公司将无法停止这一举动。

长期以来一直有人指责Ripple会通过不停地出售代币来稀释XRP的供应，批评人士说，Ripple完全浪费了代币持有者的价值。除了Ripple的行为外，XRP还受到前Ripple联合创始人Jed McCaleb的抛售压力，后者 经常出售其代币。

在2014年McCaleb艰难离开公司的过程中，前波纹首席技术官因其在创建公司中的作用而获得了90亿XRP的和解金。交易的唯一规定是麦卡勒布不能一次性处置全部款项。

随着XRP的零售交易活动显着增加，围绕Ripple和代币本身的监管不确定性仍然意味着市场的关注点并未转化为代币的实际效用，至少在美国是这样。去年12月初，Ripple首席执行官布拉德·加林豪斯（Brad Garlinghouse）声称，公司约95％的客户都在海外。

根据Garlinghouse的说法，XRP被认为在美国受到的采用有限，是因为SEC缺乏关于令牌作为证券或货币的地位的监管规定。确实，在10月，瑞波（Ripple）透露了搬出美国的计划，日本和新加坡被建议为可能的搬迁候选人。尽管对美国机构的“通过执法进行监管”政策仍然感到沮丧，但加林豪斯表示，该公司将拭目以待，看看拜登政府将实施哪些变更。

加密货币驱动的选举期货交易持续了24小时，分散式平台Augur和Polymarket的交易量创历史新高。

2020年美国总统大选推动了由加密货币驱动的预测市场采取重大行动。

以太坊的联合创始人Vitalik Buterin在点票时来到Twitter，以赞扬加密货币预测平台在选举季节中所取得的成功，并指出：“无论谁从这里赢了，我都绝对认为预测市场已经证明自己比这次的民意测验/模型更准确。”

传统民意测验显示，自11月初以来，拜登以八分领先。但是总统期货代币已经响应事件而疯狂地摆动。

主要加密货币衍生品交易所FTX的选举市场在过去一天出现剧烈波动，随着选票开始计数，TRUMP期货价格从0.38美元飙升至0.80美元，随后随着拜登（Biden）选举学院领导层的扩大而稳步崩溃。

TRUMP令牌，如果现任安全连任，每个可兑换1美元，现在在FTX上的交易价格低于0.09美元。

传统的集权制作者在选举日也看到了广泛的波动，特朗普将一天中的大部分时间作为最爱，直到亚利桑那州被要求拜登。

昨天在FTX上交易了约1600万美元的TRUMP代币，而BIDEN代币则推动了近600万美元。FTX的TRUMPWIN和TRUMPLOSE代币的总交易额也增加了1000万美元。

以太坊驱动的分散式预测平台Augur也采取了重大行动，报告的总选举量为860万美元，未清权益为475万美元。

该项目于11月4日发布：“今年的选举市场已经超越了Augur v1以前的OI和2018年房屋市场的交易量记录（250万美元和600万美元）。感谢所有首次使用或尝试过Augur的人，我们希望您能坚持不懈！”

以太坊的影响者安东尼·萨萨诺（Anthony Sassano）指出，选举为分散式预测平台吸引用户提供了机会，并指出：“似乎预测市场终于找到了长足的发展，因为人们有一个押注他们真正关心的市场。”

由Matic驱动的去中心化预测平台Polymarket的交易量也很大，创下了超过1000万美元的新交易记录。Polymarket允许交易者猜测新事件，例如美联社是否会在11月6日之前发布一条推文，称选举获胜者。

根据CoinGecko的数据，在过去24小时内，来自Augur和Balancer支持的Catnip Exchange的YTRUMP和NTRUMP代币推动了约130万美元的投机行动。

冠状病毒的爆发可能会成为催化剂，将揭示自由主义者的解决方案和技术（例如加密货币）的好处。

作为一个社会，我们现在正在遭受信任危机。我们一生所信仰的三个支柱-机构，政府实体和媒体-都使我们失败了。从信任金融机构来保护我们的资产，到期望政客制定明智的政策，以至希望媒体如实地告知我们有关问题的信息，我们已经委托这些机构考虑到公众的最大利益，并在危机时期提供重要的指导。在见证COVID-19大流行的关键性早期阶段时，我们没有看到任何政治家，政府机构和媒体的灾难性失败，只有很少的理性声音提供了来自硅谷的实用建议 －内部人员从其个人社交媒体帐户中发出“五声警钟”。

正如他们所说，历史有一种重演的方式，如果我们从2008年的金融危机中学到了什么，那次危机救助了富裕的银行，使一大批人口苦苦挣扎和失业，那就是中央集权机构他们自己的利益摆在我们面前。

2008年的危机摧毁了公众对银行的信任，并最终导致了加密货币的诞生和扩散。出现加密货币的这一创始时刻的原因是，银行和相关第三方显然无法保护人们的资产。人们希望从结构上永久性地消除任何伪装成“善意”参与者的金融中间人，并控制自己的金钱和命运。

在2008年金融危机的影响和我们目前正经历的当前危机之间，以及我们对这三个支柱的信任如今几乎消失的过程中，我们可以找到相似的模式。在这种大流行期间，我们意识到：

制度使我们彻底失败了。疾病控制与预防中心尚未准备好在任何级别上作出反应。世界卫生组织主要关注中国的自满情绪，而不是提供真正的帮助和指导。美国食品药品监督管理局的政策对美国公众完全有害，从禁止在家中进行检测到强迫医院在当地进行“ COVID聚会”。

政府，特别是政界人士失败了。联邦政府显然感到困惑。最初，它试图为航空公司节省几分钱（保持飞往中国的航空旅行的畅通），这些航空公司最终花费了数万亿美元。它散布令人困惑和矛盾的信息；资金不足的机构；没有计划，没有设备，没有战略，也没有对科学或硬数据的依赖。这场危机的完全无党派性质使得它对政客尤其有害。美国公众收到了强烈的提醒，尽管在过去几个月中双方政客忙于举行仪式化的歌舞uki戏剧表演，进行模拟的政治斗争，但他们绝对没有关注那些已成为数百万人生死攸关因素的问题几周后。

媒体已失败。主流媒体完全忽略了这场危机，并在最初的几个月中淡化了这场危机，加剧了有关该病毒只是“流感”的故事情节，并散布了彻底的虚假和危险的错误信息。大流行的迅速和指数式增长提供了比媒体习惯更快的现实检查，危险的，不称职的故事的作者在他们的时间范围内对其“研究”和“事实检查”的结果面临严厉的责任。从未经历过专业职业。这导致了媒体的广泛不信任，因为媒体显然无法告知公众，甚至根本没有纪律来研究正确的答案。

追溯到早期，加密货币行业一直围绕着其叙事世界的末日隐隐。毕竟，如果我们可以简单地信任政府，媒体和机构来做好他们的工作，为什么有人会需要这种加密的点对点去中心化金融网络呢？事实证明，我们当前的现实与加密货币发烧友一直担心的，他们在当今的反乌托邦未来必须为之准备的情况令人不安地接近。

现在，非常明显需要用基于基础数学的分散替代方案来替代基于盲目信任的遗留社会系统，以赋予个人权力。我们可以期望精通技术的公众的自然反应与上次危机相似：对于每个声称“我们知道对您有好处的人，只要相信我们”的中央机构，我们将开始看到去中心化的出现。人们实际上会信任的替代方法-不是因为他们盲目地委托该信任，而是因为该分布式网络的“源代码”及其操作规则（通常是文字源代码）对于网络中的每个人都是可见的，以供审核和改善。

一旦我们摆脱了应对当前危机的迫切需求，基本密码学和权力下放的交织作用将在我们的社会中迅速发展。在尘埃落定之后，结果将是基础加密技术的第二个创举时刻，该技术可为许多垂直领域提供动力，从而转向分布式和分散式替代方案。什么是最值得关注的行业？

教育：向在线教育和家庭学习的转变将从小雨转为倾盆大雨。顺带一提，这将是加利福尼亚政治中一个有趣的时刻，教师工会对政治自我保护的兴趣将与每个父母对身体自我保护的渴望直接对抗。这将意味着，教师-充分接受在线优先体验，并使互联网教室的工作能力比不那么精通技术的同行提高10倍（如果不是一百倍），他们将需要在传统的教育结构之外建立声誉和薪酬标准。“区块链吃在线教育”可能是应对这一挑战的最佳答案。

媒体：如今，独立媒体的重要性日益显着，它可以敲响警钟或阐明正在出现的问题。不幸的是，这种媒体只是五角大楼论文风格的电影和书籍的幻想英雄而存在于我们的想象中。真正的媒体是衰败企业的衰落帝国，其商业模式正在衰落，该企业正试图以相同的广告收入与科技公司竞争（并遭受严重损失）。他们的员工不是过去的英雄，而是劳累过度，报酬不足的员工队伍，其短期目标是为营利性公司制作内容。这些传统的媒体组织允许员工进行类似于金鱼的深度报道和关注，而不是为了公众的最大利益优先考虑新闻。

我们现在正在进入自力更生的新时代，其中包括寻找我们自己可信赖的信息源，在营利性媒体模型之外进行补偿，并带来完全拥有自己广播能力的基层新闻工作者。我们将代替成千上万的专家，而不是几十个主要媒体，可以为任何领域提供深入且极其具体的报道。子堆栈，Twitter列表和You​​Tube播客明星已经填补了这一空白。添加用于声誉和补偿的加密伪像只会加速这种趋势。

按需劳动力：随着COVID-19可能会与普通的感冒和流感一起成为季节性疾病，远程工作将成为具有高度灵活的劳动力（不受任何地理位置限制）的默认设置，并且可以立即用于任何特殊任务。“按需”劳动力将变成“劳动力”，就像“手机”变成“电话”一样。像往常一样，分散和分散的无信任网络公司将希望看到不可伪造的专业能力和过往表现的证明，而专业人士将希望获得未稀释资产的有保证付款（这可能与所在国印刷的彩色纸完全不同）。这两个挑战都直接流入基于区块链的解决方案中。经过几年的调整以适应这一新常态，尼尔·斯蒂芬森的《钻石时代》。只要他们愿意贡献力量，知识工作将变成任何人都可以随时随地从地球上任何地方“登录”的东西。这场COVID-19危机可能只是强迫功能，将使科幻小说完全真实。

我们已经开始看到进步的新芽，它将定义社会如何从这场危机中学习和发展。所有人中最大的赢家可能是自由主义者的哲学，它避免了大型的机构解决方案，而是更倾向于将全部权力赋予受过技术教育和授权的个人。看到传统模型如此严重的失败之后，这可能是我们需要将公众舆论转向自由主义者解决方案的催化剂。

这将迎来一个基于科学，研究以及最重要的是数据和事实的理性时代。加入无数声誉，专业和财务网络的个人将能够达成在线共识，并制定速度和知识深度所无法比拟的政策，这是任何上一代人所看不到的。也许这将是COVID-19后世界中最持久的积极变化。

连续企业家詹妮·塔（Jenny Ta）已推出了一种由加密技术驱动的社交媒体网络和市场平台，该平台承诺不会出售用户数据。

由华尔街资深人士Jenny Q. Ta 创建的社交媒体网络和市场平台CoinLinked 于5月7日启动。

该平台将具有一个实用令牌，该令牌可奖励用户在该平台上的活动，也可在CoinLinked的市场上兑换折扣。

Ta在对Cointelegraph的讲话中将CoinLinked描述为“有史以来第一个基于区块链的社交网络和加密商务平台”，将其比作Twitter，Instagram和Amazon的混合分散式/集中式混合。

“随着全球电子商务每年稳步增长，销售预测表明，数十亿美元的行业将在2021年创下新高，显然需要一种更灵活，更轻松的方法来将加密货币交换为有形商品。”说。

CoinLinked推出安全令牌和ERC-20

CoinLinked设计了两个本机令牌 -一个用于寻求在平台上进行投资的投机者的安全令牌，以及一个ERC-20实用程序，它将在CoinLinked平台上称为CoinLinked Coin或CLC的多个功能上发挥作用。

CoinLinked用户将获得CLC奖励，以换取在平台上制作内容的能力，包括上传图片或视频，共享链接或参与现有帖子。

Ta告诉Cointelegraph，“ CLC代币严格用于平台”，并指出“在不久的将来，用户可以将CLC换成平台内的折扣”，或“换成其他稳定币，例如系绳。” 她还暗示，根据监管机构的批准，该令牌将来可能会交换为以太（ETH）。

Ta补充说，CoinLinked的安全令牌将很快可以在像OpenFinance这样的顶级安全令牌交易所上交易。

CoinLinked致力于抗审查

Ta强调她希望在整个平台上保持高度的审查抵抗力，并指出CoinLinked将允许任何性质上非非法的内容作为其对言论自由的承诺的一部分。

首先，CoinLinked将手动处理任何标记的内容，以确定这些内容是否违反美国法律，所有被认为合法的内容均应保留在平台上。

除了非法内容，Ta还强调了该平台对打击假新闻的承诺。

用户验证用于增强信任

为了增强CoinLinked用户之间的信任度，同时保持抗审查性，该平台将允许对所有用户的帐户进行核实，而不仅仅是名人和公众人物。

Ta描述了CoinLinked用来存储用于验证帐户的敏感信息的方法，将其作为“商业秘密”，但是，这表明通过调用冷钱包的类比，数据将离线存储。

CoinLinked不会出售用户数据

Ta强调CoinLinked“不会出售用户数据”，并指出该平台将努力维护与她在金融服务行业惯用的客户数据隐私相同的标准。

“我们像传统银行系统一样尊重用户。Ta说，这些银行已经运营了100多年，而且它们从未出售过客户的数据，”塔指出，并指出“丢失数据的唯一时间是因为它们被黑客入侵了。”

“由于我在比银行系统大得多的华尔街长大或成熟，所以我尊重隐私。期间，”她补充说。

比特币与股市的相关性

金融市场当中黄金一直是避险资产，在金融风暴当中也未能幸免，出现了比较明显的跌幅。

那么作为新兴的投资品，现在认为比特币是避险资产还为时过早，如何判断比特币和传统金融市场之间的关系，可以依照比特币和股市之间的关联性。、

在3月初的时候，在美股受到冲击的时候，比特币出现大跌。当美股市场出现反弹的时候，比特币价格也出现了上升。

但是到三月底，比特币的表现要比股票市场更加强劲。比特币价格虽然具有独立性，但是美国的一些有利政策对于加密货币市场的刺激还是非常大的。

MVRV

MVRV全称是BTC的市值比实现值，是加密货币市值与其已实现市值的比值。数值越大，说明比特币价格现在被人们所高估，比特币的价格很大概率出现价格下跌；反之比特币价格被人们低估了，价格上涨的概率就比较大。

MVRV比率是怎么计算的呢？MVRV比率=MV(市场价值)/RV(实际价值)

市场价值=价格*当前已经挖出的比特币的数量

实际价值是流通中的每一个比特币最后一次转账时的价值总和

MVRV作为常用指标能够较好地表现出比特币牛熊市：当MVRV的比率在3-3.5以下的时候，市场的价格就比它“公允价值”要低，比特币接下来的升值空间很大，可以在这段时间内进行建仓；但是，如果MVRV的比率高于3.5的话，就说明比特币现在这个价位出现下跌行情可能性比较大，建议正确评估交易风险，卖出手里的比特币盈利出场。我们在使用这个指标的时候，并不是说MVRV比率比较高就一定会预示着未来一段时间内比特币的价格会上涨，事实上情况可能恰恰相反，当那些手里有币的人的利润越来越高的时候，他们把手里的比特币全部抛售的可能性也会变得越来越大。

按照现在的数据，我们可以判断比特币市值已经低于它的成本上限，回顾比特币发展的历史，这种情况是比较少的，对于投资者来说反而是一个绝佳的入场机会。

加密货币交易所称其损失为“数百万美元”，这是由于其描述为“虚假和误导性”文章。

币安已在新泽西州对《福布斯》媒体及其两名记者Michael del Castillo和Jason Brett提起诉讼，称以 “泄漏的’太极’文件”为标题发表的文章揭示了币安精心策划的计划，以逃避比特币监管机构” 是诽谤性的。Binance要求赔偿和惩罚性赔偿。

该文章于10月29日在《福布斯》网站上刊登，报道说“太极拳”文件包含旨在“故意欺骗美国监管机构”的计划的细节。据《福布斯》报道，该文件描述了一项计划，该计划将美国实体的收入汇回给币安，同时又使该公司免受美国执法。

在周三向新泽西州美国地方法院提起的申诉中，币安宣称“该故事包含许多关于币安的虚假，误导和诽谤性陈述。” 投诉继续指出，该公司未创建太极文件，也从未实施其中描述的计划。Binance还声称，据报道该文件的作者Harry Zhou从未在公司工作过。

Binance的投诉指出，该公司向被告发送了一封信，要求将其撤职，撤回并道歉。该文章仍然存在，文本中的编辑说明指出：“首席合规官林先生先前已向福布斯发送电子邮件，确认周某曾是Binance员工。” Binance在其投诉中，将该主张包括在“虚假，误导和诽谤性陈述”列表中。

福布斯首席传播官Matt Hutchison告诉Cointelegraph：“我们坚持我们的报告。”

对记者和媒体组织进行诽谤诉讼的成功壁垒很高。原告通常必须证明被告的行为是““顾后果地or视事实”或实际犯有恶意（知道陈述是错误的）。成功诽谤诉讼的另一个要素通常是“物质损害”，Binance指控该文章发表后，遭受了物质损害“据信为数百万美元”，并希望证明这一事实。在审判中。

币安（Binance）的首席执行官赵昌鹏（Zhangpeng Zhao）此前曾威胁要起诉加密货币新闻媒体The Block。

Cointelegraph已联系Binance和Michael del Castillo进行评论。

ET 11/18/20 ET 19:40更新，包含了《福布斯》的声明。

加密货币对冲基金Arca首席投资官杰夫·多曼（Jeff Dorman）表示，比特币和其他风险资产不依赖谁赢得美国大选，因为无论结果如何，它们都会摆脱市场的不确定性。

“他们只是想知道有赢家，”多曼在周四的一次采访中告诉《商业内幕》。

他说，虽然大多数投资者期望举行一次无休止的选举，或者选举中任何一方都没有获得多数席位，但是谁赢了都没有关系，因为所有风险资产都将大幅增长。

他说，从长远来看，乔·拜登的胜利对比特币和黄金来说会更好，因为这意味着政府支出将达到前所未有的水平。多曼说：“我想说民主党人更适合通胀对冲，但只要在某个时候有明确的赢家，一切都会越来越高。”

截至本周五，比特币本周飙升了4％以上，至13,282美元，今年迄今上涨了80％，使该数字货币接近其2019年6月的高点13,880美元。

它得益于上周的头条新闻。PayPal表示，它将使用户能够购买，出售和转让比特币，投资者Paul Tudor Jones称其为“最佳通货膨胀交易”，包括Square，Microstrategy和UK fintech Mode在内的金融科技公司透露，他们已经购买了比特币作为其一部分。现金储备。

从事资产管理业务已有17年的Dorman表示，像Tudor Jones这样的亿万富翁投资者投资比特币不一定会点燃牛市，但它降低了进入数字资产市场的担忧因素。

他说：“华尔街上大多数保守的人都不想成为第一个，也不想成为最后一个。” “一旦有了这样的先例，我认为它为其他所有人打开了闸门。我认为，光靠牛市还不足以启动牛市周期，但我认为这足以增加整个可寻址的比特币需求市场。”

自称为比特币牛市的多曼（Dorman）说，金融科技公司正在颠覆传统金融业，因为它们有能力更快地为数字资产提供服务。

他说：“看看今年传统银行与金融科技公司的股票价格，看一下贝宝和Square之类的股票相对于摩根大通和美国银行的表现如何。” 他谈到金融科技的潜力时说：“这是一笔巨大的交易。对银行而言，这比对比特币的正面影响更大，从某种意义上说，这意味着您正在提供银行无法提供的额外服务。”

Dorman认为比特币不是美元的安全避风港，但表示可以对冲通胀。

没有什么比用美联储发行的货币换购针对主流金融体系的数字对冲更能激起人们对美国经济的信心了。

美国政府发布了超过8000万张刺激性支票，每张价值1200美元。为了直接存入银行帐户，这笔款项旨在使受冠状病毒感染的公民多花几美元来支付必需品，食物和水电费等费用。

但似乎有一定比例的美国人没有在沃尔玛，亚马逊或其他任何地方花费刺激性的支票，而是决定将他们的美元换成加密货币。

Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗（BrianArmstrong）周五早些时候在推特上发了言，他的交易所价值1200美元的购买和存款数量突然激增。直到4月中旬，购买和存款总额的0.1％约为1200美元，然后本周突然飙升了近0.4％，大约在许多美国人开始接受刺激检查的时候。

当然，不可能确定所有这些存款是否都是美国公民为政府发行的钱寻找新房。该图未指定购买和存款之间的区别，因此某些客户可能只是将钱存入了交易所。我们无法确定这些存款是否甚至来自美国。

但是，尽管失业率飙升，但美国大部分地区仍在工作，并且仍获得报酬。许多经济上有保障的人可能决定投资而不是花费他们的刺激措施。

投资者不仅仅会凭着刺激资金前去Coinbase。Binance美国发言人在对CoinDesk讲话时证实，他们也看到1200美元的存款激增。该公司表示：“在过去的几天里，人们确实确实向BinanceUS存入了1200美元。”

发言人补充说，增加证据的是，上周四还是在BinanceUS存入美元的最大单日，超过了一个月，但拒绝透露具体多少存款。

当COVID-19爆发担忧在3月达到顶峰时，加密货币价格遭受打击，但此后又反弹。由于利率处于创纪录的低点，而其他资产（例如股票）的回报却低迷，一些美国投资者可能会认为这是尝试新资产类别的机会。

CoinDesk向Coinbase和其他交易所寻求进一步评论，但目前尚未收到任何回复。

在加密货币市场经历了两周多的下跌后，一系列显著的波动汇聚在一起，推动加密市场进一步走高。尽管市场波动仍是常态，但今天的上涨有助于缓解市场复苏停滞的担忧。那么我们来一起看一下是什么带动了这次涨势，比特币期货蓬勃发展

芝加哥商品交易所(CME)最近到期了新一轮的比特币期货交易。尽管人们对期货对比特币市场的影响做了大量研究，但比特币价格往往在期货到期后不久就会上涨。

投资者对期货的兴趣继续创下历史新高，这清楚地表明，投资者强烈希望利用比特币2020年的预期收益。今年2月，芝加哥商品交易所(CME)的期货交易量三次突破10亿美元大关，加密货币分析师普遍预计价格会因此飙升。

关于这个话题，CME在推特上写道：2月19日，芝加哥商品交易所(CME)的比特币期货(BTC)未平仓合约数量达到创纪录的6.6万份，截至2月24日，今年新增了近300个交易账户。”

芝加哥商品交易所也不是唯一一家经历创纪录增长的期货交易所。Bakkt的销量逐月增加。两家交易所都计划扩大服务范围，以服务更多元化的消费者群体。

简单地说，公众对比特币期货兴趣的增加表明了这是一个成熟的市场，这只会对比特币价格有利。比特币哈希率正在上升

数周以来，比特币区块链网络的哈希率一直保持平稳，考虑到今年早些时候比特币价格的上涨，这令人意外。可能与这一现象有关的因素现在已明显过去，因为这一比率已飙升至有史以来的最高水平。

哈希率和比特币价格之间的关系可能很复杂，但毫无疑问，这种挖矿活动的增加反映了比特币核心采用者的乐观情绪。

事实上，上一次在这些价格下的哈希率达到历史最高水平时，比特币市场的份额在加密货币市场上出现了大幅飙升。许多人现在相信这种情况还会再次发生。加密货币交易量继续加速增长

在短暂的市场回调期间，比特币的每日交易量持续上升。在过去四周多的时间里，该指数很少在30万笔一下。事实上，日交易量可能很快就会突破40万，这是自去年6月以来从未发生过的。

当然，这一变化与过去12个月区块链总使用量的急剧增加是一致的。鉴于比特币在该领域的持续霸主地位，加密货币市场的复苏应该在意料之中。

尽管波动是加密货币市场的常态，但辅助数据表明，人们对比特币和区块链技术的兴趣只增不落。因此，今天的市场反弹是全球情绪的合理反映。即使出现进一步的修正，主流采用的发展趋势也不会减弱。

加密货币的价格在每秒钟都会出现变化，想要预测加密货币看似是一种无迹可寻，但是实际上是有解的。

预测加密货币的价格一般都是利用建立模型的方式进行的，本质上说所有模型都证明是不科学的，但是这些模型不一定什么道理都没有，还是有一定的算法可考的。

预测加密货币价格主要两种基本方法：1.基于资产；2.基于因子。

如果是基于资产，那么你可以考虑的问题就是比特币明天价格是多少，你能够获利多少。如果是基于因子，那么就是外部因素能够对于加密货币市场产生多大影响，这种影响会有多久。

现在资本市场上能够预测价格的模型主要是有三种，时间序列预测、传统机器学习和深度学习方法。

现在比较主流的预测模型就是深度学习方法，这是能够直接通盘考虑所有的变量，对价格进行预测。

这三种预测模型都有自己的优势和劣势。

时间序列预测方法的优劣

时间序列预测优点是容易实现，方便操作。但是缺点就在于不能在复杂的环境当中使用，对于多变量的市场，没有完整地对于市场中的行为进行描述，对波动性强的加密货币来说难度更大。

传统机器学习方法的优劣

传统机器学习的方法在资本市场中比较成熟，但是对于加密货币市场出现的波动适应能力不够。

深度学习模型的优劣

深度学习模型预测加密资产的价格波动时表现出非常强大的能力，能够对于市场的波动性做出比较客观深层的描述，但是难度比较高，建模成本大是这个模型最大的缺点，一般人难以理解模型运转的算法逻辑。

比特币价格在3月份达到3700美元的低谷之后迅速反弹，价格维持在8000美元以上。

伴随着比特币的反弹，很多山寨币价格也迎来明显的上升，山寨币的表现在一段时间当中甚至超过比特币。但是很多分析师表示，这种状况比较短暂，比特币在市场上面主导地位仍不可撼动。

在当前数据图表当中，FTX的小市值山寨币指数自年初以来上涨了80%；FTX的中市值山寨币指数自年初以来上涨了60%；FTX的大市值山寨币指数自年初以来上涨了38%；比特币自年初以来上涨了33%。

该分析师认为：“鉴于山寨币相对于比特币在过去几年的下跌幅度，这并不太令人惊讶。”

著名评论员史蒂夫·伯恩斯甚至表示，在未来99.9%的山寨币将会达到0美元。

他认为除了比特币之外，绝大多数的山寨币都会从它的价值高点跌落下来，包括以太坊和莱特币都会出现这样的状况。

Digg的联合创始人、True Ventures的普通合伙人凯文·罗斯同意他的观点，他认为:“99%的项目和背后的很多人纯粹是为了经济利益。这些加密货币项目扰乱了空间。”

Brave New Coin的密码分析师约什·奥尔什维奇（Josh Olszewicz）在5月15日观察到，比特币的主导地位图表打印了一个教科书式的强势信号：一个黄金十字交叉。

出现黄金交叉一般预示着“牛市”即将到来，而且今年比特币的减半预期将会加强分析师对于该占主导的加密货币的信心，分析师预计比特币将会走出独立于山寨币的强势反弹之路。

美国2万亿美元的刺激性交易不足以阻止许多加密货币周三下跌。截至20:00 UTC 为止，过去24小时内，比特币（BTC）下跌了超过1％，只有NEO（NEO）上涨了不到1％。

醚（ETH）下跌2％。其他cryptocurrencies闪烁的CoinDesk数字资产板红包括多吉币（DOGE）在狗窝3％和短跑（DASH）也由3％的红色。

然而，全球股票市场前景乐观。日本日经225指数收盘上涨8％。东京股市整周表现良好，因为日本银行正在购买创纪录数量的债务，为经济注入了现金。

另请参阅： 为什么美国的2万亿美元刺激计划，无限的量化宽松政策将暴露货币体系的缺陷

随着美国决策者试图应对冠状病毒对经济的威胁，现金注入也成为当今的话题。在就钱的去向达成协议之后，预计参议院全体参议员将在周三晚些时候对该法案进行投票，为美国人提供2万亿美元的救济。标准普尔500指数在世界标准时间20:00收盘超过1％。

在恐慌性抛售抹去了2月20日触顶的多年标准普尔500涨幅之后，市场终于终于保持稳定。

“ 2008年，雷曼兄弟申请破产时，对金融市场的直接影响与我们因COVID-19所目睹的反应非常相似。这两个事件均导致全球股票市场大量抛售，并逃离了安全风险。来自投资者，主要是美元。” InfiniGold首席执行官Jon Deane说，该公司已在公共区块链上发行了数字黄金代币。

截至世界标准时间20:00，黄金在当天小幅下跌。InfiniGold的Deane指出：“全球货币贬值和长期负利率对黄金都是非常有利的。” 加密货币交易者密切跟踪黄金，并且观看诸如白银等其他贵金属也已成为一种流行的活动。

“高盛出来说黄金是买进的。但是，如果您看白银的价格，那就是一个完全不同的故事。白银要么必须大量追赶，要么金价会走低。” Koine机构销售业务发展部主管Rupert Douglas说。

白银正在上涨，截至20:00 UTC当天上涨了1％。

尽管市场情况良好，但鉴于冠状病毒对经济的影响存在不确定性，它们仍处于不稳定状态。对美联储（Fed）无限量化宽松（QE）政策的担忧使交易员担心美元的未来前景。

瑞典场外加密交易员亨里克·库格伯格说：“无限制的量化宽松政策使现金成为避风港，而这一切都会平静下来。”

币圈深度参与者和holder获得更高收益, 而不是trader，这或许是我们的错觉，因为加密货币资产天然适合种套利高频机器人交易。

虽然像我们这些有点信仰又不是老炮的散户韭菜，对交易技术指标有点不屑。但面对币价波动，我们也不那么佛系，价格涨跌或多或少扰乱我们的情绪。

而对于币价的预测或感觉，仅凭社交情绪。本文从大量的技术，交易，社交情绪指标通过各种深度学习算法得出的结论是，综合技术，交易，社交情绪指标的深度学习结果对预测币价比单一指标要好。而Github和Reddit的基于技术开发人员的情绪指标更具有参考价值。

虽然这不一定正确更不是真理，毕竟深度学习算法和数据都可能有问题。然而这足足30来页的论文足已令我们恐惧，如今能用到如此高深的算法和有如此开放丰富的数据对加密资产交易预测，我们散户韭菜如何是好？

也许只有做好个人功课。我们为什么要投资这个项目？我们如何能为项目贡献？我如何才能不在乎币价？

摘要

由于加密货币市场的高波动性和新机制的存在，预测加密货币的价格是一项众所周知的艰巨任务。在这项工作中，我们重点研究了2017-2020年期间两种主要加密货币以太坊和比特币。通过比较四种不同的深度学习算法（多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）神经网络和注意长短期记忆（ALSTM））和三类特征，对价格波动的可预测性进行了综合分析。特别是，我们考虑将技术指标（如开盘价和收盘价）、交易指标（如移动平均线）和社交指标（如用户情绪）作为分类算法的输入。我们比较了一个仅由技术指标组成的受限模型和一个包括技术、交易和社交媒体指标的非受限模型。结果表明，不受限制的模型优于受限制的模型，即包括交易和社交媒体指标，以及经典的技术变量，使得所有算法的预测精度都有显著提高。

1 简介

在过去十年中，全球市场见证了加密货币交易的兴起和指数增长，全球每日市值达数千亿美元（截至2021年1月达到约1万亿美元）。

最近的调查显示，尽管存在价格波动和市场操纵相关的风险，但机构投资者对新加密资产的需求和兴趣仍在飙升，原因是这些资产的新特性以及当前金融风暴中潜在的价值上升。

繁荣和萧条周期往往由网络效应和更广泛的市场采用引起，使价格难以高精度预测。关于这一问题有大量文献，并提出了许多加密货币价格预测的定量方法[13，15–18]。加密货币的波动性、自相关和多重标度效应的快速波动也得到了广泛的研究[22]，同时也研究了它们对初始硬币发行（ICO）的影响[10，11]。

文献中逐渐出现的一个重要考虑因素是加密货币交易的“社会”的相关性。区块链平台的底层代码在Github上以开源方式开发，加密生态系统的最新添加内容在Reddit或Telegram的专业频道上讨论，Twitter提供了一个经常就最新发展进行激烈辩论的平台。更准确地说，已经证明，情绪指数可以用来预测价格泡沫[5]，而且从Reddit专题讨论中提取的情绪与价格相关[28]。

开源开发在塑造加密货币的成功和价值方面也扮演着重要的角色[21,25,27]。特别是，Bartolucci et al.[2]之前的一项工作（这项工作是其扩展）表明，从开发人员对Github的评论中提取的情绪时间序列与加密货币的回报之间存在格兰杰因果关系。对于比特币和以太坊这两种主要的加密货币，还显示了如何将开发者的情绪时间序列纳入预测算法中，从而大大提高预测的准确性。

在本文中，我们使用深度学习方法进一步扩展了以前对价格可预测性的研究，并将重点放在按市值最高的两种主要加密货币，比特币和以太坊。

我们通过将准时价格预测映射到一个分类问题来预测价格变动：我们的目标是一个具有两个独特类别的二元变量，向上和向下的变动，表示价格上涨或下跌。下面我们将比较四种深度学习算法的性能和结果：多层感知器（MLP）、多变量注意长短时记忆完全卷积网络（MALSTMFCN）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）。

我们将使用以下类别的（财务和社会）指标作为输入：（i）技术指标，如开盘和收盘价格或成交量，（ii）交易指标，如根据价格计算的动量和移动平均线，（iii）社交媒体指标，即从Github和Reddit评论中提取的情绪要素。

对于每一个深度学习算法，我们考虑一个按小时和按每天频率的受限和非受限数据模型。受限模型由比特币和以太坊的技术变量数据组成。在无限制模型中，我们包含了Github和Reddit的社交媒体指标和技术、交易变量。

在所有四种深度学习算法中，我们都能证明无限制模型优于限制模型。在每小时数据频率下，将交易和社交媒体指标与经典技术指标结合起来，能提高比特币和以太坊价格预测的准确性，从限制模式的51-55%提高到非限制模式的67-84%。对于每日频率分辨率，在以太坊的情况下，使用限制模型实现最精确的分类。相反，对于比特币而言，仅包括社交媒体指标的无限制模式实现了最高的性能。

在下面的部分中，我们将详细讨论实现的算法和用于评估模型性能的引导验证技术。

本文的结构如下。在第2节中，我们详细描述了使用的数据和指标。在第三节中，我们讨论了实验的方法。在第4节中，我们介绍了研究结果及其意义，在第5节中，我们讨论了本研究的局限性。最后，在第6节中，我们总结了我们的发现并概述了未来的发展方向。

2 数据集：技术和社交媒体指标

本节讨论数据集和用于实验的三类指标。

2.1 技术指标

我们以每小时和每天的频率对比特币和以太坊价格时间序列进行了分析。我们从加密数据下载web服务中提取的所有可用技术变量，特别是来自Bitfinex.com网站交易数据服务。我们考虑了过去4年，从2017/01/01到2021/01/01，共35,638个小时的观测值。

在我们的分析中，我们将技术指标分为两大类：纯技术指标和交易指标。技术指标指的是开盘价和收盘价等“直接”的市场数据。交易指标是指移动平均线等衍生指标。

技术指标如下:

收盘价：加密货币在交易期间的最后交易价格。

开盘价：加密货币在交易期开始时首次交易的价格。

最低：加密货币在一个交易周期内交易的最低价格。

最高：加密货币在交易期间交易的最高价格。

交易量：完成的加密货币交易数量。

表1和表2显示了技术指标的汇总统计数字。在图1和图2中，我们还显示了技术指标的历史时间序列图。

根据对这些技术指标，可以计算交易指标，如移动平均值。更准确地说，我们使用StockStats Python库来生成它们。

我们使用了36个不同的交易指标，如表4所示。滞后值表示以前的值（t−1，t−n）用作输入。窗口大小表示用于在时间t评估指标的先前值的数目，例如，为了计算时间 t 的ADXRt，我们使用ADXt−1，…，ADXRt−10，十个先前值。

我们在这里提供五个主要交易指标的定义。

简单移动平均（SMA）：加密货币在某一时期（称为时间段）收盘价的算术平均值。

加权移动平均（WMA）：移动平均计算，为最新的价格数据赋予更高的权重。

相对强度指数（RSI）：是衡量近期价格变化幅度的动量指标。它通常用于评估股票或其他资产是否超买或超卖。

价格变化率（ROC）：衡量当前价格与一定时期前价格之间的百分比变化。

动量：是价格的加速率，即价格变化的速度。这一措施对于确定趋势特别有用。

平衡成交量（OBV）：是基于资产交易量的技术动量指标，用于预测股价变化。

表3和表5显示了所考虑的分析期间的交易指标统计数字。在图3和图4中，我们可以在历史时间序列图中看到相同的交易指标。下一节将使用技术和交易指标来创建价格分类模型。

2.2 社交媒体指标

本节描述了社交媒体指标的时间序列是如何分别从以太坊和比特币开发者对Github的评论和用户对Reddit的评论构建的。特别是，对于Reddit，我们考虑了表6中列出的四个子Reddit通道。考虑的时间段为2017年1月至2021年1月。

从Github for Ethereum中提取的开发人员注释和从Reddit r/Ethereum中提取的用户注释的示例可以在表7和表8中看到。如本例所述，与评论相关的情绪的定量度量是使用最先进的文本分析工具计算的（下面将进一步详述）。为每条评论计算的这些社交媒体指标是情感，如爱（L）、快乐（J）、愤怒（A）、悲伤（S）、VAD（效价（Val）、支配（Dom）、唤醒（Ar））和情感（Sent）。

2.3 通过深度学习评估社交媒体指标

我们使用深度、预训练的神经网络从BERT模型[8]中提取社交媒体指标，称为双向编码器表示。BERT和其他转换器编码器结构已经成功地运行在自然语言处理（NLP）中的各种任务，代表了自然语言处理中常用的递归神经网络（RNN）的发展。他们计算适合在深度学习模型中使用的自然语言的向量空间表示。BERT系列模型使用Transformer编码器体系结构在所有标记前后的完整上下文中处理输入文本的每个标记，因此得名：Transformers的双向编码器表示。BERT模型通常是在一个大的文本语料库上进行预训练，然后针对特定的任务进行微调。这些模型通过使用一个深度的、预先训练的神经网络为自然语言提供了密集的向量表示，较换器结构如图5所示。

转换器基于注意力机制，RNN单元将输入编码到一个隐藏向量ht，直到时间戳t。后者随后将被传递到下一个时间戳（或者在序列到序列模型的情况下被传递到转换器）。通过使用注意力机制，人们不再试图将完整的源语句编码成一个固定长度的向量。相反，在输出生成的每个步骤中，允许解码器处理源语句的不同部分。重要的是，我们让模型根据输入的句子以及到目前为止它产生了什么来学习要注意什么。

Transformer体系结构允许创建在非常大的数据集上训练的NLP模型，正如我们在这项工作中所做的那样。由于预先训练好的语言模型可以在特定的数据集上进行微调，而无需重新训练整个网络，因此在大数据集上训练这样的模型是可行的。

通过广泛的预训练模型学习的权重，可以在以后的特定任务中重用，只需根据特定的数据集调整权重即可。这将允许我们通过捕获特定数据集的较低层次的复杂性，利用预先训练的语言模型通过更精细的权重调整所学到的知识。

我们在Transformer包中使用Tensorflow和Keras Python库来利用这些预训练神经网络的功能。特别地，我们使用了BERT基案例预训练模型。图6显示了用于训练用于提取社交媒体指标的三个NN分类器的体系结构设计。此图显示了用于训练最终模型的三个gold数据集，即Github、Stack Overflow和Reddit。

特别是，我们使用了一个情感标签数据集，该数据集由从Stackoverflow用户评论中挖掘出来的4,423条帖子组成，用于训练Github的情感模型：两个平台上的评论都是使用软件开发人员和工程师的技术术语编写的。我们还使用了来自Github的4,200个句子的情感标记数据集[23]。最后，我们使用了一个情感标签数据集，其中包含超过33K个标签Reddit用户的评论.

表9、10和11显示了情绪和情绪分类在两个不同数据集Github和Reddit上的性能。

2.3.1 Github上的社交媒体指标

比特币和以太坊项目都是开源的，因此代码和贡献者之间的所有交互都可以在GitHub上公开获得[26]。积极的贡献者不断地打开、评论和关闭所谓的“问题/issue”。问题是开发过程的一个元素，它包含有关发现的bug的信息、关于代码中要实现的新功能的建议、新特性或正在开发的新功能。它是跟踪所有开发过程阶段的一种优雅而有效的方法，即使在涉及大量远程开发人员的复杂和大型项目中也是如此。一个问题可以被“评论”，这意味着开发人员可以围绕它展开子讨论。他们通常会对某一特定问题添加评论，以强调正在采取的行动或就可能的解决方案提出建议。发布在GitHub上的每个评论都有时间戳；因此，可以获得准确的时间和日期，并为本研究中考虑的每个影响度量生成一个时间序列。

对于情绪分析，我们使用2.3中解释的BERT分类器，该分类器使用由Ortu等人[24]开发并由Murgia等人[23]扩展的公共Github情感数据集进行训练。这个数据集特别适合我们的分析，因为情绪分析算法是根据从Apache软件基金会的Jira问题跟踪系统中提取的开发人员评论进行训练的，因此在Github和Reddit的软件工程领域和上下文中（考虑选定的子Reddit）。该分类器可以分析出爱、愤怒、喜悦和悲伤，F1得分接近0.89。

Valence（效价）、Arousal（积极程度）、Dominance（优势度）就是所谓的VAD代表了概念化的情感维度，分别描述了受试者对特定刺激的兴趣、警觉性和控制感。在软件开发的上下文中，VAD度量可以表示开发人员对项目的参与程度，以及他们完成任务的信心和响应能力。Warriner等人[30]创建了一个参考词典，其中包含14000个英语单词，其VAD分数可用于训练分类器，类似于Mantyla等人[20]的方法。在[20]中，他们从70万份Jira问题报告中提取了VAD指标，其中包含超过200万条评论，并表明不同类型的问题报告（例如，功能请求vs bug）具有情绪变化。相比之下，问题优先级的增加通常会增加Arousal（积极程度）。

最后，使用2.3中解释的BERT分类器和类似研究中使用的公共数据集[3,4]对情绪进行测量。该算法从正（1）、中性（0）和负（-1）三个层次提取短文本中表达的情感极性。

我们的分析主要集中在三类情感指标上：情感（爱、喜、怒、悲）、VAD（效价、积极程度、优势度）和情感。正如我们在第2.3节中指定的，我们使用定制的工具从每个影响度量类的注释文本中提取它。

一旦为所有评论计算了影响度量的数值（如表7和表8中的示例所示），我们就会考虑评论时间戳（即评论发布的日期）来构建相应的社交媒体时间序列。情感时间序列是根据所考虑的时间频率（每小时和每天）在每小时和每天聚合多个评论的情感和情绪。

对于给定的社交媒体指标（例如愤怒）和特定的时间频率，我们通过平均当天发布的所有评论的影响度量值来构建时间序列。

在表12和13中，我们分别详细报告了两种加密货币的社会指标时间序列的汇总统计数据。我们还在图7和图8中分别报告了比特币和以太坊的所有社交媒体指标的时间序列

2.3.2 测量Reddit的影响度量

社交媒体平台Reddit是一个美国社交新闻聚合、网络内容评级和讨论网站，每月访问量约80亿次。在英语国家，尤其是加拿大和美国，它是一个最受欢迎的社交网络。几乎所有的信息都是用英语写的，少数是用西班牙语、意大利语、法语和德语写的。

Reddit构建在多个子Reddit之上，每个子Reddit都致力于讨论特定的主题。因此，主要的加密货币项目有特定的子项。对于这项工作中的每一种加密货币，分析了两个子项，一个是技术性的，一个是交易相关的。在选项卡中，被考虑的子项。如图所示，对于每个subreddit，我们收集了从2017年1月到2021年1月的所有评论。

对于情感检测，我们使用2.3中解释的BERT分类器，该分类器使用由Ortu等人[24]开发并由Murgia等人[23]扩展的公共Github情感数据集进行训练。这个数据集特别适合我们的分析，如前一节所述。

该分类器可以检测出爱、愤怒、喜悦和悲伤，F1得分接近0.89。对于VAD指标，我们使用了2.3.1中相同的方法，而对于情绪，我们使用了之前的方法，即BERT深度学习算法，该算法使用了一个公共黄金数据集进行训练，用于在最大和知名的共享数据集的web平台上提供的Reddit评论Kaggle.com.

表14和16以及图9和11显示了这两个比特币子Reddits的统计数据和时间序列，

而表17和15以及图10和12显示了这两个以太坊子Reddits的统计数据和时间序列。

2.4 价格变动分类

目标变量是一个二进制变量，下面列出了两个唯一的类。

上涨：这个类，标记为向上，编码为1，表示价格上涨的情况。

下跌：此类标记为向下并用0编码，表示价格下跌的情况。

图13显示了每小时和每日频率的类分布和数据集，突出显示了我们在每小时频率的情况下处理的是相当平衡的分类问题，在每日频率的情况下处理的是稍微不平衡的分类问题。

表18显示了上涨下跌实例的详细信息，比特币的实例分别为48%、5%和51.5%，以太坊的实例分别为49%、8%和50%、2%。对于每日频率，比特币为44%、8%和55.2%，以太坊为48%、5%和51%、5%。对于比特币的日频率，我们有一个稍微不平衡的分布向上类，在这种情况下，我们将考虑f1分数连同准确性，以评估模型的性能。

2.5 时间序列处理

由于我们使用的是有监督学习问题，我们准备我们的数据有一个向量的x输入和y输出与时间相关。在这种情况下，输入向量x称为回归量。x输入包括模型的预测值，即过去的一个或多个值，即所谓的滞后值。输入对应于前面章节中讨论的选定特征的值。目标变量y是二进制变量，可以是0或1。0（down）实例表示价格向下跌。当时间t的收盘价与时间t+1的开盘价之差小于或等于0时，获得时间t的0实例。1（up）实例表示价格向上，即价格上涨情况。当时间t的收盘价与下一时间步t+1的开盘价之差大于0时，得到1实例。我们考虑了两个时间序列模型：

受限：输入向量x仅包含技术指标（开盘、闭盘、最高、最低、交易量）。

无限制：输入向量x由技术、交易和社交媒体指标组成。

对于限制模型和非限制模型，我们对每个指标使用1个滞后值。这种区分的目的是确定和量化回归向量中添加的交易和社交媒体情绪指标是否会有效改善比特币和以太坊的价格变化分类。

3 方法论

本节描述了我们分析中考虑的深度学习算法，然后讨论了超参数的微调。

3.1多层感知器

多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络（ANNs），具有多层感知器和典型的激活函数的特点。

最常见的激活功能有：

其中Vi是输入的加权向量。

MLP包含三个主要节点类别：输入层节点、隐藏层节点和输出层节点。除了输入节点外，神经网络的所有节点都是使用非线性激活函数的感知器。MLP不同于线性感知器，因为它具有多层结构和非线性激活函数。

一般来说，MLP神经网络对噪声有很强的抵抗能力，并且在缺失值时也能支持学习和推理。神经网络对映射函数没有很强的假设，很容易学习线性和非线性关系。可以指定任意数量的输入特征，为多维预测提供直接支持。可以指定任意数量的输出值，为多步甚至多变量预测提供直接支持。基于这些原因，MLP神经网络可能对时间序列预测特别有用。

在深度学习技术的最新发展中，整流线性单元（ReLU）是一种分段线性函数，经常被用来解决与sigmoid函数相关的数值问题。ReLU的例子是在-1和1之间变化的双曲正切函数，或者在0和1之间变化的logistic函数。这里第i个节点（神经元）的输出是yi，输入连接的加权和是vi。

通过包含整流器和softmax函数，开发了替代激活函数。径向基函数包括更高级的激活函数（用于径向基网络，另一类监督神经网络模型）。

由于MLPs是完全连接的架构，因此一层中的每个节点用特定的权重wi，j连接到下一层中的每个节点。神经网络的训练采用有监督的反向传播法和最优化方法（随机梯度下降法是一种广泛使用的方法）。数据处理后，感知机通过调整连接权值进行学习，这取决于输出中相对于预期结果的误差量。感知器中的反向传播是最小均方（LMS）算法的推广。

当第n个训练样本呈现给输入层时，输出节点j中的误差量为ej（n）=dj（n）−yj（n），其中d是预测值，y是感知器应生成的实际值。然后，反向传播方法调整节点权重以最小化等式（2）提供的整个输出误差：

使用公式（3）中的梯度下降法进一步计算每个节点权重的调整，其中yi是前一个神经元的输出，η是学习率：

参数η通常被设置为权值收敛到响应和响应周围振荡之间的权衡。

感应局部场vj变化，可以计算其导数：

式中，φ′是上述激活函数的导数，激活函数本身不变。当修改隐藏节点的权重时，分析更为困难，但可以证明，相关的量是等式（4）中所示的量。该算法表示激活函数的反向传播，如等式（4）所示，取决于表示输出层的第k层的权重的调整，而该调整又取决于隐藏层权重的激活函数的导数。

3.2 长短期记忆网络

长短期记忆网络是递归神经网络（RNN）的一种特殊形式，能够捕捉数据序列中的长期依赖关系。RNN是一种具有特定拓扑结构的人工神经网络，专门用于识别不同类型数据序列中的模式：例如，自然语言、DNA序列、手写、单词序列或来自传感器和金融市场的数字时间序列数据流[12]。经典的递归神经网络有一个显著的缺点，那就是它们不能处理长序列和捕捉长期的依赖关系。RNN只能用于具有短期内存依赖性的短序列。LSTM是用来解决长期记忆问题的，它是直接从RNN派生出来的，用来捕获长期的依赖关系。LSTM神经网络以单元为单位组织，通过应用一系列运算来执行输入序列变换。内部状态变量在从一个单元转发到下一个单元时由LSTM单元保留，并由所谓的操作门（忘记门、输入门、输出门）更新，如图16所示。所有三个门都有不同且独立的权值和偏差，因此网络可以了解要维持多少以前的输出和电流输入，以及有多少内部状态要传递给输出。这样的门控制有多少内部状态被传输到输出，并且与其他门的操作类似。LSTM单元包括：

1 单元状态：这个状态带来整个序列的信息，并代表网络的内存。

2 遗忘门：它过滤从以前的时间步中保留的相关信息。

3 输入门：它决定从当前时间步添加哪些相关信息。

4 输出门：它控制当前时间步的输出量。

第一步是忘记门。这个门将过去的或滞后的值作为输入，并决定应该忘记多少过去的信息以及应该保存多少。先前隐藏状态的输入和当前输入通过sigmoid函数传输到输出门。当可以忘记该信息时，输出接近0，而当要保存该信息时，输出接近1，如下所示：

矩阵Wf和Uf分别包含输入连接和循环连接的权重。下标f可以表示忘记门。xt表示LSTM的输入向量，ht+1表示LSTM单元的隐藏状态向量或输出向量。

第二个门是输入门。在这个阶段，单元状态被更新。先前的隐藏状态和当前输入最初表示为sigmoid激活函数的输入（值越接近1，输入越相关）。为了提高网络调谐，它还将隐藏状态和电流输入传递给tanh函数，以压缩−1和1之间的值。然后将tanh和sigmoid的输出逐元素相乘（在下面的公式中，符号*表示两个矩阵的逐元素相乘）。等式6中的sigmoid输出确定了要从tanh输出中保留的重要信息：

单元状态可以在输入门激活之后确定。接下来，将上一时间步的单元状态逐元素乘以遗忘门输出。这会导致在单元格状态下，当值与接近0的值相乘时，忽略值。输入门输出按元素添加到单元状态。方程7中的新单元状态是输出：

最后一个门是输出门，它指定下一个隐藏状态的值，该值包含一定量的先前输入信息。在这里，当前输入和先前的隐藏状态相加并转发到sigmoid函数。然后新的细胞状态被转移到tanh函数。最后，将tanh输出与sigmoid输出相乘，以确定隐藏状态可以携带哪些信息。输出是一个隐藏的新状态。新的单元状态和新的隐藏状态然后通过等式8移动到下一阶段：

为了进行这一分析，我们使用Keras框架[7]进行深度学习。我们的模型由一个堆叠的LSTM层和一个密集连接的输出层和一个神经元组成。

3.3 注意机制神经网络

注意函数是深度学习算法的一个重要方面，它是编码器-译码器范式的扩展，旨在提高长输入序列的输出。图16显示了AMNN背后的关键思想，即允许解码器在解码期间有选择地访问编码器信息。这是通过为每个解码器步骤创建一个新的上下文向量来实现的，根据之前的隐藏状态以及所有编码器的隐藏状态来计算它，并为它们分配可训练的权重。通过这种方式，注意力技巧赋予输入序列不同的优先级，并更多地关注最重要的输入。

编码器操作与编码器-解码器混合操作本身非常相似。每个输入序列的表示在每个时间步确定，作为前一时间步的隐藏状态和当前输入的函数。

最终隐藏状态包括来自先前隐藏表示和先前输入的所有编码信息。

注意机制和编解码器模型之间的关键区别在于，对于每个解码器步骤t，计算一个新的背景向量c（t）。我们如下进行以测量时间步长t的上下文向量c（t）。首先，对于编码器的时间步长j和解码器的时间步长t的每个组合，使用等式（9）中的加权和来计算所谓的对齐分数e（j，t）：

Wa、Ua和Va是这个公式中的学习权重，它们被称为注意权重。Wa权重链接到编码器的隐藏状态，Ua权重链接到解码器的隐藏状态，Va权重确定计算对齐分数的函数。分数e（j，t）在编码器j的时间段上使用softmax函数在每个时间步t处归一化，获得如下注意权重α（j，t）：

时间j处的输入的重要性由用于解码时间t的输出的注意权重α（j，t）表示。根据作为编码器的所有隐藏值的加权和的注意权重来估计上下文向量c（t），如下所示：

根据这种方法，所谓的注意功能是由上下文数据向量触发的，对最重要的输入进行加权。

上下文向量c（t）现在被转发到解码器以计算下一个可能输出的概率分布。此解码操作涉及输入中存在的所有时间步长。然后根据循环单位函数计算当前隐藏状态s（t），将上下文向量c（t）、隐藏状态s（t−1）和输出yˆ（t−1）作为输入，根据以下等式：

利用该函数，模型可以识别输入序列不同部分与输出序列相应部分之间的关系。softmax函数用于在每个时刻t计算处于加权隐藏状态的解码器的输出：

对于LSTM，由于注意权值的存在，注意机制在长输入序列下提供了更好的结果。

在这项研究中，我们特别使用了Fazle等人提出的具有完全卷积网络的多元注意LSTM（MALSTM-FCN）。图17显示了MALSTM-FCN的体系结构，包括每层的神经元数量。输入序列与完全卷积层和注意LSTM层并行，并通过用于二进制分类的softmax激活函数连接和传递到输出层。全卷积块包含三个分别由128、256和256个神经元组成的时间卷积块，用作特征抽取器。在级联之前，每个卷积层通过批量归一化来完成。维洗牌变换输入数据的时间维，使得LSTM一次获得每个变量的全局时间信息。因此，对于时间序列分类问题，维数洗牌操作减少了训练和推理的计算时间，同时又不损失精度[15]。

3.4 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一类特殊的神经网络，最常用于图像处理、图像分类、自然语言处理和金融时间序列分析等深度学习应用[6]。

CNN架构中最关键的部分是卷积层。这层执行一个称为卷积的数学运算。在这种情况下，卷积是一种线性运算，它涉及输入数据矩阵和二维权值数组（称为滤波器）之间的乘法。这些网络在至少一层中使用卷积运算。

卷积神经网络具有与传统神经网络相似的结构，包括输入输出层和多个隐层。CNN的主要特征是其隐藏层通常由执行上述操作的卷积层组成。图18描述了用于时间序列分析的CNNs的一般架构。我们使用一个一维卷积层，而不是通常的二维卷积层典型的图像处理任务。然后用轮询层对第一层进行归一化，然后将其展平，以便输出层可以在每个步骤t处处理整个时间序列。在这种情况下，许多一维卷积层可以组合在深度学习网络中。

对于CNN的实现，我们使用Keras框架[7]进行深入学习。我们的模型由两个或多个堆叠的一维CNN层组成，一个密接层有N个神经元用于轮询，一个密接层有N个神经元用于平坦化，最后一个密接输出层有一个神经元。

3.5 超参数调整

超参数调整是对给定算法的超参数进行优化的一种方法。它用于确定超参数的最佳配置，以使算法获得最佳性能，并根据特定的预测误差进行评估。对于每个算法，选择要优化的超参数，并为每个超参数定义适当的搜索间隔，包括所有要测试的值。然后将该算法与第一个选定的超参数配置匹配到数据集的特定部分。拟合模型在训练阶段以前没有使用过的部分数据上进行测试。此测试程序返回所选预测误差的特定值。

通过网格搜索程序[19]的优化程序在测试了所有可能的超参数值组合后结束。因此，选择在所选预测误差方面产生最佳性能的超参数配置作为优化配置。表19显示了每个实现算法的超参数搜索间隔。由于MALSTM-FCN是一种特定于深层神经网络的体系结构，层的数量、每层的神经元数以及每层的激活函数已经预先指定（如第3.3节所述）。

为了确保超参数优化过程的鲁棒性，我们使用模型验证技术来评估给定模型所获得的性能如何推广到一个独立的数据集。此验证技术涉及将数据样本划分为训练集（用于拟合模型）、验证集（用于验证拟合模型）和测试集（用于评估模型的最终优化泛化能力）。在我们的分析中，我们使用37.8%的袋外样本和10000次迭代来实现Boostrap方法[9]，以验证最终的超参数。

4 实验证据

在本节中，我们报告并讨论分析的主要结果。特别地，我们讨论了限制模型和非限制模型的结果。这些结果是根据标准的分类错误度量来评估的：准确度、f1分数、准确度和召回率。

4.1 受限模型的超参数

我们在这里简要讨论了3.5节中提到的四种深度学习算法的超参数的微调，考虑到每小时的频率。表20显示了在分类误差度量方面使用网格搜索技术对不同神经网络模型获得的最佳结果。表20列出了MALSTM-FNC和MLP模型的最佳识别参数和相关结果。

获得最佳精确度的神经网络是MALSTM-FNC，平均精确度为53.7%，标准偏差为2.9%。在实施的机器学习模型中，获得最佳f1分数的是MALSTM-FNC，平均准确率为54%，标准偏差为2.01%（LSTM获得相同的f1分数，但我们观察到更高的方差）。

4.2 无限制模型的超参数

表21显示了神经网络模型通过网格搜索技术获得的关于分类误差度量的最佳结果。CNN和LSTM模型的最佳识别参数和相关结果见表21。

对于无限制模型的结果表明，在模型中加入交易和社交媒体指标可以有效地提高平均准确度，即预测误差。对于所有实现的算法，这个结果都是一致的，这允许我们排除这个结果是统计波动，或者它可能是实现的特定分类算法的人工制品。利用CNN模型得到了无约束模型的最佳结果，平均准确率为87%，标准差为2.7%。

4.3 结果和讨论

表22显示了使用四种深度学习算法进行时频价格变动分类任务的结果。此表显示了受限（上部）和非受限（下部）模型的结果。首先，可以注意到，对于所有四种深度学习算法，无限制模型在精确度、查全率、召回率和F1分数方面都优于限制模型。准确率范围从限制MLP的51%到CNNs和LSTM的84%。

事实上，这四个分类器的结果是一致的，进一步证实了这不是由于统计波动，而是由于较高的预测无限制模型。对于比特币，最高的性能是通过CNN架构获得的，而对于以太坊则是通过LSTM获得的。

我们还进一步探讨了按小时频率的无限制模型的分类，考虑了两个子模型：一个子模型包括技术和社交指标，另一个子模型包括所有指标（社交、技术和交易）。这样，就可以理清社会和交易指标对模型性能的影响。我们对两个无限制子模块的准确度、预测、回忆和F1得分的分布进行了统计t检验，发现增加社会指标并不能显著改善无限制模型。因此，在表22中，我们省略了仅包括社会和技术指标的无限制模型。

表23显示了四种深度学习算法对日频率价格变动分类的结果。此表显示了受限（上部）和非受限（下部）模型的结果。将无限制模型进一步划分为技术-社会和技术-社会-交易子模型，以更好地分别突出社会和交易指标对模型的贡献。

MALSTM-CNF使用仅由技术指标组成的受限模型，以99%的准确率实现了以太坊的最佳分类性能。对于比特币而言，MLP的F1分数为55%，准确率为60%，而不受限制的模型只有社交媒体指标和技术指标（在这种情况下，我们考虑比特币的F1分数和准确率，因为第2.4节描述的阶级分布稍有不平衡）。对于日频率分类，我们可以看到，在一般技术指标单独表现更好的分类第二天的价格走势。我们向模型中添加的指标越多，性能下降的幅度就越大。另一个普遍的结果是，以太坊每日价格变动分类的准确性、精确性、召回率和F1分数远远好于比特币。日分类的结果与其他研究一致[1]，小时和日分类在考虑小时无限制模型时有显著改进。社交媒体指标在比特币案件的日常频率上尤其重要。这一结果与最近关于社交媒体情绪对加密货币市场影响的结果一致[2]：社交媒体对市场的影响表现出很长的滞后性，这种滞后性不是每小时捕捉到的，也不是每小时相关的。

5 有效性的威胁

在本节中，我们将讨论对我们的分析有效性的潜在限制和威胁。首先，我们的分析侧重于以太坊和比特币：这可能会对外部有效性构成威胁，因为对不同的加密货币进行分析可能会导致不同的结果。

第二，对内部效度的威胁与影响结果的混杂因素有关。基于经验证据，我们假设技术、交易和社会指标在我们的模型中是详尽无遗的。尽管如此，本研究可能忽略了其他可能影响价格变动的因素。

最后，结构效度的威胁集中在观察结果如何准确地描述感兴趣的现象上。价格变动的检测和分类是基于描述整个现象的客观数据。一般来说，技术指标和交易指标是以客观数据为基础的，通常是可靠的。社交媒体指标是基于通过使用公开数据集训练的深度学习算法获得的实验测量：这些数据集可能带有内在偏见，而这些偏见又会转化为情感和情绪的分类错误。

6 结论

在最近的文献中，人们曾多次尝试对主要加密货币的价格或其他市场指标的不稳定行为进行建模和预测。尽管许多研究小组致力于这一目标，密码货币市场的分析仍然是最有争议和难以捉摸的任务之一。有几个方面使解决这个问题变得如此复杂。例如，由于其相对年轻，加密货币市场是非常活跃和快节奏的。新加密货币的出现是一个常规事件，导致市场本身的组成发生意外和频繁的变化。此外，加密货币的高价格波动性及其“虚拟”性质同时也是投资者和交易员的福音，也是任何严肃的理论和实证模型的诅咒，具有巨大的实际意义。对这样一个年轻市场的研究，其价格行为在很大程度上还没有被探索，不仅在科学领域，而且对投资者和加密市场格局中的主要参与者和利益相关者都有着根本性的影响。

在本文中，我们旨在评估在“经典”技术变量中添加社会和交易指标是否会导致加密货币价格变化分类的实际改进（考虑每小时和每日频率）。这一目标是实现和基准广泛的深度学习技术，如多层感知器（MLP），多元注意长期短期记忆完全卷积网络（MALSTM-FCN），卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆（LTMS）神经网络。我们在分析中考虑了比特币和以太坊这两种主要的加密货币，并分析了两种模型：一种是仅考虑技术指标的受限模型，另一种是包括社会和交易指标的非受限模型。

在限制性分析中，就准确度、精确度、召回率和f1分数而言，获得最佳性能的模型是MALSTM-FCN，比特币的f1平均分数为54%，以太坊的CNN为小时频率。在不受限制的情况下，LSTM神经网络对比特币和以太坊的平均准确率分别为83%和84%。对于无限制模型的小时频率分类，最重要的发现是，在模型中加入交易和社会指标可以有效地提高平均准确度、精确度、召回率和f1分数。我们已经证实，这一发现不是统计波动的结果，因为所有实施的模型都取得了相同的成果。出于同样的原因，我们可以排除结果依赖于特定的实现算法。最后，对于日常分类，当使用仅包含技术指标的受限模型时，MALSTM-CNF for Ethereum以99%的准确率实现了最佳分类性能。对于比特币而言，MLP的f1分数为55%，准确率为60%，无限制模型包括社交媒体指标和技术指标，在这种情况下，我们考虑比特币的f1分数和准确率，因为第3.4节中描述了略微不平衡的类别分布。对于日频率分类，我们可以看到，在一般技术指标单独表现更好的分类第二天的价格走势。我们向模型中添加的指标越多，性能下降的幅度就越大。

另一个普遍的结果是，以太坊每日价格变动分类的准确性、精确性、召回率和f1分数远远好于比特币。我们的结果表明，通过对深度学习体系结构的具体设计和微调，可以实现加密货币价格变化分类的高性能。

受到疫情影响，3月份是加密货币有史以来最糟糕的月份之一。

比特币在12日和13日出现明显的价格跳水，日均波动量为5.8%。到月底，价格出现了明显的缩水。而作为传统避险资产的黄金价格波动率为1.6%。

相比于黄金，比特币的避险功能在三月份受到严重的质疑。比特币的价格下跌也全部是因为自身，美国股市多次熔断加上石油价格下跌促使投资者从资本市场当中撤回资金，这波及加密货币市场。

资深分析师Craig Erlam认为比特币高度投机，在这场市场的动荡中会受到明显的影响，平仓以弥补追加保证金或亏损的头寸清单中的比例当中也是很高的。

这次经济危机是历史上前所未有的，对于资本市场和加密货币市场来说都会是强大的冲击。

而山寨币也受到了一定的影响，莱特币下跌约35%，XRP下跌25%。

格林斯潘表示，出现波动是因为数字货币历史还不长，发展还不成熟，采用率还不稳定，造成投机的机会非常大。而现在在达到低点之后，比特币价格出现明显的回暖，在现在还一直保持冲击7000美元，这是比特币能够增加投资者信心的一点。

在2020年最大的利好消息就是比特币奖励减半，上一次减半带来的比特币上涨带来加密货币发烧友的乐观情绪。他们在期盼着5月份减半时间的到来，按照现在的基础，比特币将会迎来一波上涨。

Dibb表示：“最近的全球衰退是黑天鹅事件的结果，但我们认为这些不利因素是暂时的， 5月13日的比特币减半将为其在2021年之前上涨至15000美元提供又一个催化剂。”

资深分析师Erlam表示，比特币在经济动荡中迎来了能够证明自己的投资价值的机会，就看比特币怎样发挥。

加密市场

比特币上周继续反弹，在周日至周二上涨10%后，升至逾7400美元的三周高点。它的积极势头持续了一周的大部分时间，直到周五上午回落到7000美元以下。”自2017年初以来，在我的非加密圈子里，我从未看到过对比特币如此有组织的新兴趣，”知名投资者阿里保罗在推特上向14万名追随者表示。继比特币走高后，其他主要加密货币也在周末大幅上涨。

“完美风暴”

德索扎在最近的一次播客中表示，全球经济的不稳定导致下一个比特币在5月份减半，这可能导致比特币遭遇“完美风暴”。他说，减半可能会使效率低下的矿业公司从市场上消失，将更多的回报分配给低成本的矿业公司，这些矿业公司不必出售那么多比特币来支付电费。

投资者注意到，他们看好比特币。高盛前GS基金经理劳尔•帕尔（Raoul Pal）警告称，冠状病毒大流行将是历史上“最大的破产事件”，他正将25%的投资组合转移到比特币上。Facebook前高级执行官Chamath Palihapitiya表示，近几个月来，比特币成功成为全球储备货币的机会增加，为每一枚比特币价值超过100万美元打开了大门，不过他承认，现在比特币的投机性太强，不可靠。

而前对冲基金亿万富翁迈克尔诺沃格拉茨在Twitter上向任何愿意接受他的人打赌，比特币在未来三个月的表现将优于黄金、美国国债和美元。

法律纠纷

币安是纽约南部地区11家加密交易所和数字代币发行商之一，上周提起集体诉讼，指控这些加密机构违反联邦和州证券法，向投资者提供并出售数十亿美元未注册的数字代币和其他金融工具。例如，Binance据称从寻求上市代币的发行人那里获得了大笔现金支付。律师凯尔罗什（Kyle Roche）在一份关于这些案件的新闻稿中说：“这些费用经常超过每次上市100万美元。”。

Telegram在同一地区法院做出的有利于SEC的裁决中也受到了打击。法院认为，该公司去年以17亿美元的价格出售给买家的Grams代币可以作为证券进行监管。Telegram就法院的判决向第二巡回法庭提出上诉。

新冠病毒的区块链经验教训

2020年将被视为技术创新的转折点，全球将重新审视追踪和呈现信息的旧方式。区块链并不是一种治愈方法，如果基础数据不可靠，它使数据不可变的所有能力都没有帮助，就像大流行蔓延的中国一样。

但区块链仍然有帮助。它可以为生产跟踪和跟踪应用程序的国家管理数字身份，以防止病毒传播，还可以帮助有效分配现金，以重启经济。随着世界面临的巨大挑战，区块链成为解决方案的一部分的机会来了。

对于比特币价格的回调，在七成的投资者认为这种可能性是存在的，而绝大部分投资者认为比特币的3800美元的底部已经坐实，其实这种观点也是符合比特币走势的。

3月12日到13日出现暴跌之后，比特币的震荡并没有持续很长一段时间，在一些有利的条件刺激之下出现了明显的上探，一直冲上7000美元关口。

一般来说，大量投资者的买入价都是在6000美元左右，所以这个价格对于大多数投资者来说已经实现了“心理补偿”和资金的补偿。

在这波大涨当中，一些利好因素起到了非常重要的作用。

首先就是美国一波救市政策在现在终于起到了作用，这几天美股上涨幅度已经到了20%左右。而最近下一轮规模至少1万亿美元的刺激法案也将会推出，这对于股市来说是一个好消息，对于投资者的信心也是好消息。资本市场投资信心回暖自然对于比特币的价格会产生利好。

Tether增发USDT，对币圈产生的利好是显而易见的。3月13日市场USDT告急之后，Tether一周内就增发9次，总计5.4亿枚。3月31日，再新增1.2亿，2020年以来累计增发近20亿，市值再次跻身第四位。目前USDT的场外价格还维持正溢价，这种稳定币的市值上升对于投资者的资金来说也是一种保证。很多投资者在比特币价格出现下跌之后将资金取出放入稳定币当中，为之后出现行情的反转再进入市场做准备。

近期各大平台借贷利率已经维持一段时间低值，一方面是市场情绪不高，更重要的是场内资金开始充足，随着投资升温，资金利用率将会上升。

这两天币圈行情延续强势，比特币在冲击7500美元失败后回调到7100美元之后迅速拉升到7300美元。以太坊和EOS两天暴涨超20个点，BSV、BCH表现也是非常强势，市场正朝着更好的方向发展。

BCH和BSV分别在昨天和明天完成减产，比特币将会在一个月之后减半，减半大戏将会带动市场迎来新的投资狂潮。