在金融界的今天，数字货币无疑是颇具争议和吸引力的焦点。每天都有成批的新数字货币信息涌现，真假难辨，有人因此而一夜暴富，也有人因此倾家荡产。此外，利用机器学习来预测币价变动，既是一种新尝试，又充满了不确定性。
数字货币的复杂现状
目前，新型数字货币层出不穷。全球范围内，无论是发达国家还是发展中国家，众多人被这些所谓的新币财富所吸引。有些货币仅用几个月便声称自己成为顶级货币，但实则许多都被证实为骗局。以我国为例，早年就有众多所谓的数字货币项目被认定为非法集资。此外，许多炒币者仅凭传言便进行交易，这种非理性的行为加剧了币市的混乱。在部分网络炒币社区中，每天都有人因轻信虚假信息而遭受重大损失。
市场上监管不明确，各国政策各不相同。在美国，某些地区试图对数字货币实施一定程度的监管，但其他小国家对数字货币的态度却模糊不清，这导致整个数字货币市场呈现出一种不稳定的态势。
机器学习介入的背景
数字货币的价格波动极大，难以预测，这让人们迫切希望找到预测价格的方法。机器学习在多个领域显示出了卓越的分析能力，因此被广泛应用于数字货币价格预测。众多技术人员和分析人士尝试了各种算法模型。在许多科技公司里，研究团队正对数字货币市场数据进行挖掘和整理，就如同硅谷的一些新兴科技公司，他们专注于研究加密货币的价格走势，并运用智能算法，试图从庞大的数据中探寻价格波动的规律。
人们对运用机器学习来预测数字货币价格持有不同意见。有的投资者寄望于通过机器学习来减少风险，甚至期待从中获得巨额利润。但与此同时，一些专业人士提出，由于数字货币市场的独特性，机器学习可能无法充分发挥其作用。这是因为加密货币的价值逻辑与传统金融产品不同，缺乏可追溯性。
Medium博主的研究简介
在外媒Medium平台，ChalitaLertlumprasert等博主开始研究机器学习在数字货币价格预测方面的应用，并将研究成果公之于众。这些研究文章为人们开辟了新的研究方向。众多研究者以及炒币者看到这些成果后，纷纷尝试重现博主的研究步骤。更有一些企业试图与该博主展开合作，希望借助这种新型预测技术，在数字货币市场中占据一席之地。
然而，其研究方法遭遇了挑战。以时间序列分析为例，这种方法在数字货币这一特定领域是否完全适用，争议颇多。数字货币的价格易受众多不可控的外部因素影响，一旦政策出现突然调整，整个分析体系可能就会失去效力。
经典时间序列分析的应用
在经典的时间序列分析中，观察到的序列通常被视为模式和随机变量的结合。然而，在数字货币价格的研究领域，许多人试图延续这一模式。然而，这样的应用却面临着诸多困难。特别是，如果时分序列的预测仅基于当前事件而非内在模式，那么分析的难度将大大提升。以一些新兴的数字货币为例，由于缺乏历史数据支撑，它们的价格走势主要依赖于概念炒作，难以用传统的时间序列分析方法进行预测。这是因为这些货币的价格可能会因某个突发舆论事件而剧烈波动，而非遵循其内在规律。
在实际操作中，定态测试也遇到了困难。正如研究中提到的12种硬币的历史价格，即使设定门槛为0.05，也无法通过定态测试。这迫使我们必须重新对时间序列进行定态化和测试，但这个过程又可能存在误差。毕竟，在数字货币的世界里，时间在流逝，每次调整的数据环境可能都截然不同。
格兰杰因果关系检验的作用
格兰杰因果关系检验用于判断一个时间序列对另一个的预测能力。在数字货币价格分析中，运用此检验可探究货币间的关联。例如，在将12个货币的历史价格数据定态化后，我们构建了132组不同的货币数据对进行分析。初步结果显示，达世币与比特币现金的相关性最为显著，但这种关联性却因韩国交易的激增而非正常现象。这表明，在实际应用中，该检验可能受到外部异常因素的干扰，导致错误的相关性结论。因此，在选择分析货币对时需格外谨慎。在本项目中，我们选择了XEM-IOT这对相关性最强的货币对进行深入分析，旨在最大程度地规避异常干扰。
这个检验中的零假设是否正确，还存在着疑问。假设后一种数据货币对前一种无影响，但在实际的数字货币环境中，可能存在许多未知的隐藏因素，这些因素可能会对结果产生影响。举个例子，尽管许多小币种之间没有直接的联系，但在市场投资情绪的影响下，它们可能会有相同方向的价格波动。
综上所述的思考
从这些研究和分析中，我们能够看到，尽管机器学习在预测数字货币价格方面已取得初步成效，但仍存在不少挑战。市场结构的复杂性、模型预测的准确性，以及外部因素的干扰，这些都是我们必须面对的难题。我想请教各位读者，你们认为数字货币价格真的能被准确预测吗？期待大家就这一话题进行深入讨论，并点赞、分享这篇文章。
