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[導(dǎo)讀] 我創(chuàng)建了一個(gè)公式,根據(jù)每日交易價(jià)格和谷歌數(shù)據(jù)趨勢的關(guān)鍵字人氣來預(yù)測你是買還是賣比特幣。該公式產(chǎn)生了29%的回報(bào),,利潤為28,839美元。 比特幣的價(jià)格可以預(yù)測到什么程度?是否

我創(chuàng)建了一個(gè)公式,根據(jù)每日交易價(jià)格和谷歌數(shù)據(jù)趨勢的關(guān)鍵字人氣來預(yù)測你是買還是賣比特幣。該公式產(chǎn)生了29%的回報(bào),,利潤為28,839美元。

比特幣的價(jià)格可以預(yù)測到什么程度?是否谷歌趨勢的公開數(shù)據(jù)可以幫助預(yù)測價(jià)格波動呢?

換句話說,我們能可靠地建立一個(gè)超越市場測評的公式嗎?這些都是我想要回答你們的問題。我的目標(biāo)是試圖弄清楚一個(gè)高度波動、可怕且似乎不可預(yù)測的加密貨幣市場。

有許多交易員相信技術(shù)分析,而其他交易員則更傾向于基本面分析。事實(shí)是,沒有一種神奇的交易策略總是勝過市場。因?yàn)榭偸怯刑嗟淖兞?,即使是最好的基于人工智能的交易算法也無法持續(xù)從中獲利。

今天的公式是非?;镜?,我的意圖是以原始的形式呈現(xiàn),并征求關(guān)于如何使它變得更好的反饋。這是一項(xiàng)正在進(jìn)行的工作,決不是萬無一失的,所以請自費(fèi)使用。

事實(shí)是,沒有一種神奇的交易策略總是勝過市場。

公式

我一直在測試我認(rèn)為是BTC價(jià)格表現(xiàn)相對一致指標(biāo)的公式。具體地說,我可以用10萬美元作為初始投資資金,在90天的時(shí)間里模擬29%的利潤。請注意,這并沒有考慮到交易所交易費(fèi)用,我希望像分散式交易這樣的解決方案總有一天取消掉。

我的公式受到Willy Woo最初工作的啟發(fā),他最初嘗試用谷歌數(shù)據(jù)趨勢作為活躍的比特幣價(jià)格檢查的代理。

下面是我使用的過程:

1.在最近90天的時(shí)間里,我在谷歌趨勢搜索“BTC USD”和“Buy Bitcoin”( “比特幣美元”與“比特幣購買”):

2。我注意到,當(dāng)“比特幣美元”與“比特幣購買”的比率低于3:1(具體小于35%)時(shí),當(dāng)天的比特幣“收市”價(jià)格會隨之上漲。如果高于3:1的比率(具體來說是》35%)(即4:1或5:1),那么這就是賣出的信號,因?yàn)殡S后一天的價(jià)格會下跌。

3.接下來,我測試了BTC的收盤價(jià)比前一天的收盤價(jià)高出80美元,這使得模式更加一致。80美元是在此數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)良好的任意值。下面是它的截圖:

比特幣美元:每日指標(biāo)直接來自谷歌趨勢。

購買比特幣:每日指數(shù)直接來自谷歌趨勢。

價(jià)格:當(dāng)日收市價(jià)由幣市市值計(jì)算。

E欄:“購買比特幣”/“比特幣美元”比率

F欄:買賣決策公式。

例如, F20=if(AND(E20》35%,G20》80),”BUY”,”SELL”) 。請注意,“35%”是在價(jià)格大于“80美元”時(shí)購買的門檻。

G欄:比特幣價(jià)格與前日收盤價(jià)的差價(jià)。

H欄:在2018年7月7日(第一次購買)的初始10萬美元投資的基礎(chǔ)上運(yùn)行總賬。

公式的結(jié)果和接下來的步驟

因此,在90天的時(shí)間里,10萬美元的投資在我的公式中變成了128,839美元——幾乎是29%的回報(bào)。但這遠(yuǎn)不是一個(gè)優(yōu)化的公式。

如果“》35%”和“》$80”是基于在這有限的90天的數(shù)據(jù)集。那么是否有更好的公式產(chǎn)生更好的買賣信號呢?

這些變量似乎在給定的6000-8000比特幣價(jià)格水平上起作用。我想測試更多過去一兩年的歷史數(shù)據(jù)。該公式將使用一系列(3:1 - 5:1)來比較買入/賣出信號的總收益,而“80美元”將是每日BTC價(jià)格的一個(gè)固定百分比,這樣就可以解釋主要的價(jià)格飆升。例如,最優(yōu)公式最終可能是3.23-1的比率,為每日價(jià)格波動的0.014543229。

變量輸入矩陣是這樣的:

如果你是一個(gè)數(shù)據(jù)專家,讓我們一起來探討

換句話說,我想建立一個(gè)測試來找到最優(yōu)的變量插件,實(shí)現(xiàn)最大化利潤的給定數(shù)據(jù)集。這將涉及對過去價(jià)格和人氣數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸測試。我的假設(shè)是在不同價(jià)格水平下存在最優(yōu)變量情況下定義的。

我目前正在測試這個(gè)算法的一個(gè)“v2”,并且很樂意與任何具有R或Python的數(shù)據(jù)專家合作,運(yùn)行一個(gè)完整的回歸和目標(biāo)搜索腳本來優(yōu)化算法。

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