Topic: 比特币价格预测之——巧用大数据 (Read 908 times)
要是价格这样就可以明确的预测那不是谁都可以发财了
比特币价格基于信任、应用、事件......最难以预测的人心。
大数据对比特币的价格预测是绝对可行的。
但是，因为现在交易平台的大面积造假，最有价值的数据太失真了，建立在失真数据基础上的预测准确性就很难保证了。
但是，因为现在交易平台的大面积造假，最有价值的数据太失真了，建立在失真数据基础上的预测准确性就很难保证了。
文 第一比特币
可能有朋友一开始看到这个题目会很反感——这不是江湖术士的骗人把戏么？这不就如同彩票预测一样不靠谱么？比特币的价格要是能够预测那岂不是人人发大财了？
笔者要说明一点的是，本文并不是讨论如何当“大仙”掐指一算就可预知未来，本文主要目的是提出一种科学的预测方案来推动行业的发展，如果您希望从本文中找到一夜暴富的秘诀，那么很抱歉，但如果您希望在比特币行业找到自己的创业或投资机会，那么您可以花一点点时间读完本文。
大数据是近几年出现的一个热点，尤其在2012年以来得到世界范围内的密集曝光，奥巴马称大数据为“新石油”，美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议”，《纽约时报》的一篇专栏中提到“大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉”，我们国内最近的热点比如东莞扫黄，比如两会等等，也都频繁地出现了大数据的身影。
那么究竟什么是“大数据”呢？真的有这么神奇？在刚开始知道大数据时，笔者也是将信将疑，但随着了解的深入，不但消除了疑虑，而且还被这样的先进思想和技术所深深折服。现在，笔者是这样理解大数据的：大数据（big data），即异构的海量数据，采用传统分析工具难以处理，但应用大数据分析方法就能在合理时间内进行撷取、处理和分析，以获得对决策具有积极作用的重要信息。通俗来说，就是通过很牛的工具搞定结构很复杂而且量很大的数据，从看似风马牛不相及的结论中，发掘出对未来很管用的信息。
我们从下面几个例子来走进大数据。
2009年H1N1流感暴发之前的几周，谷歌公司的工程师们在学界权威杂志《自然》上发表了一篇论文，预测到冬季流感的传播，并且具体到特定的地区和州，而这种预测比美国疾控中心提前了两周左右。其实，这是谷歌在2008年底推出的一项大数据处理的应用服务“流感趋势”。
IBM是大数据的领军者之一，现在正致力于智慧城市的全球推广，智慧城市听起来有点高深莫测，但其实就是依靠大数据来帮助城市管理，简单举个例来说就很好理解，比如最近一段时间，在上下班时段某条道路附近的移动基站负荷非常大，那么交通局就可以根据这条信息，在上下班时段的这条道路上适当增加公共交通工具的投放。
亚马逊是大数据的先驱，2013年获得了一项名为“预测式发货”的新专利，可以通过对用户数据的分析，在他们还没有下单购物前，提前发出包裹。具体实现就是通过大数据分析工具，对网络购物和网络社交等复杂而海量的数据进行分析，比如当某个顾客最近常常分享一些电影的观后感，那么就认为该顾客对电影方面的书籍感兴趣，然后就提前发出相关电影书籍的包裹。
美国华尔街德温特资本市场公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用大数据程序分析全球3.4亿社交账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。霍廷的判断原则很简单：如果大家的喜悦情绪上升，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著，霍廷的公司获得了不错的收益率。
零售巨头沃尔玛公司历来十分重视信息的运用，他们的分析师通过大数据技术发现每次飓风来临时蛋挞的销量就会特别高，于是就把蛋挞与飓风相关商品陈列在一起，于是进一步大幅提高了销售量。
我国的电子商务领军企业阿里巴巴已经在利用大数据技术提供服务，阿里信用贷款是阿里巴巴通过掌握的企业交易数据，借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款，全程不会出现人工干预。据透露，目前阿里巴巴已经放贷超过几百亿元，坏账率约0.3%左右，大大低于商业银行。
虽然大数据才刚刚起步，但像这样获得巨大成功的案例已经多得数不胜数。从以上几个案例中，我们大概已经了解到大数据的概念及神奇的魔力。若要更加全面而深入地理解大数据，推荐您读一下迈尔舍恩伯格所著的《大数据时代》一书，书中提到：要真正理解大数据，首先我们要从思维上转变过来，对数据分析的方式不再是随机样本、精确性和因果关系，而是全部数据、允许混杂和相关关系，最核心的一点就是利用相关性。
说了这么多还没有说到正题，究竟大数据对比特币的价格预测有无作用呢？
我们都知道影响比特币价格的因素有很多，比如成本，包括生产成本、营销成本以及流通成本，这里的生产成本即是挖矿的成本，而营销成本，就是各种媒体（包括微博传播）及各种相关活动（包括各种比特币会议）的宣传成本，流通成本即我们所熟知的比特币交易平台以及场外交易的费用。
对于一个超创新概念的新技术来说，或许在初期影响价格最重要的因素是预期而非成本，预期换个词说就是“信心”，而信心主要受到新闻和技术的影响。其中，新闻包括各国政府的态度、各大领军企业的措施、各大权威媒体的风向、各大权威专家的解读等等，技术层面主要是比特币本身的安全性和易用性以及比特币存储机构的安全性等等。
还有一个不容忽视的因素是社会的经济环境，比如国家经济形势、本币信用、CPI指数，还有社会的投资渠道是否畅通等等。其他的一些重要因素还包括很多，比如国际国内争端以及战争、股票黄金期货石油房地产等市场形势、国际商贸的发展等，甚至还包括社会失业率、人们受教育程度、时尚流行趋势等等。
总之，影响比特币价格的因素多得不得了，这也是为什么很难进行准确预测的根本原因，因为采用传统的方法是很难对这么多的异构信息进行分析的。尤其对于喜好短期操作的个人投资者来讲，很多时候都靠猜，十猜九对但也许最后一次即洗白。现在，大数据为我们提供了一条全新的思路和方法，通过大数据分析，实现比特币价格较准确预测成为了可能。
思维决定命运，细节决定成败。具体来说如何实现呢？接下来笔者作了一些可行性分析。
若要实现这样一个预测比特币价格走势的大数据分析工具，需要做到这几步：
首先、获取大数据库。当今互联网每一秒产生的数据都以PB计，整个数据量就犹如浩瀚的海洋，这里面早就埋藏了很多宝藏等着我们去发掘。对比特币而言，最重要的一些数据库包括搜索引擎数据库、社交网络数据库、新闻媒体数据库、网络购物数据库和金融数据库。其中很多数据都能从公共网络上免费获取，而有的却需要同相关机构合作才能获得。
其次、建构大数据分析处理模型。大数据是非常宽泛的概念，对于比特币，要研究专门的分析处理模型，不能随便拿一个其他的大数据工具来当万能钥匙，否则很难获得满意的结果。
再次，运用云计算方式运行大数据工具。大数据出现于云计算之后，可以说没有云计算，就没有大数据。因为大数据结构复杂且数量巨大，其分析处理工具要求巨大的存储环境和巨大的计算能力来保障，云计算正是这样的网络超级计算机。
最后，提炼出对比特币价格走势呈正相关或负相关的各种组合因素。值得注意的是，这里提到的是组合因素，并不仅仅是单个因素。
这些因素可能是直接的，比如挖矿算力、交易所注册人数、比特币行业所获投资额、接受比特币支付的企业数量及总体销售额、比特币相关应用数量、比特币行业从业人数等等；也可能是紧密相关的，比如比特币相关搜索数量、媒体曝光次数、社交网络提及次数、比特币商业广告的数量、研究人员的论文或报告数量等等；也可能是间接的，比如黄金股市等其他投资市场的指数、通货膨胀率、外贸总额、社会对投资理财的热度、房地产景气度，以及手机平板销售数据、信用卡消费数据等等；也可能是看似毫不相关的，比如失业率、大龄未婚青年数量、城市蚁居群体数量、高校招生人数、留学生人数、跨国旅行趋势、汽车销量等等。
如果谁率先实现了这样一个预测系统，那么恭喜他，要么可以通过这样一个系统进行操作来赚得盆满钵满，要么可以向投资者提供有偿服务来获得利润。要知道，只要有技术进步，不管哪种方式，都能对行业发展产生积极影响，而且，笔者坚信：比特币市场高幅度的波动性可以随着这样一种科学的预测模型的成熟和普及而逐步得到解决。
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转自http://www.8btc.com/btc008
可能有朋友一开始看到这个题目会很反感——这不是江湖术士的骗人把戏么？这不就如同彩票预测一样不靠谱么？比特币的价格要是能够预测那岂不是人人发大财了？
笔者要说明一点的是，本文并不是讨论如何当“大仙”掐指一算就可预知未来，本文主要目的是提出一种科学的预测方案来推动行业的发展，如果您希望从本文中找到一夜暴富的秘诀，那么很抱歉，但如果您希望在比特币行业找到自己的创业或投资机会，那么您可以花一点点时间读完本文。
大数据是近几年出现的一个热点，尤其在2012年以来得到世界范围内的密集曝光，奥巴马称大数据为“新石油”，美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议”，《纽约时报》的一篇专栏中提到“大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉”，我们国内最近的热点比如东莞扫黄，比如两会等等，也都频繁地出现了大数据的身影。
那么究竟什么是“大数据”呢？真的有这么神奇？在刚开始知道大数据时，笔者也是将信将疑，但随着了解的深入，不但消除了疑虑，而且还被这样的先进思想和技术所深深折服。现在，笔者是这样理解大数据的：大数据（big data），即异构的海量数据，采用传统分析工具难以处理，但应用大数据分析方法就能在合理时间内进行撷取、处理和分析，以获得对决策具有积极作用的重要信息。通俗来说，就是通过很牛的工具搞定结构很复杂而且量很大的数据，从看似风马牛不相及的结论中，发掘出对未来很管用的信息。
我们从下面几个例子来走进大数据。
2009年H1N1流感暴发之前的几周，谷歌公司的工程师们在学界权威杂志《自然》上发表了一篇论文，预测到冬季流感的传播，并且具体到特定的地区和州，而这种预测比美国疾控中心提前了两周左右。其实，这是谷歌在2008年底推出的一项大数据处理的应用服务“流感趋势”。
IBM是大数据的领军者之一，现在正致力于智慧城市的全球推广，智慧城市听起来有点高深莫测，但其实就是依靠大数据来帮助城市管理，简单举个例来说就很好理解，比如最近一段时间，在上下班时段某条道路附近的移动基站负荷非常大，那么交通局就可以根据这条信息，在上下班时段的这条道路上适当增加公共交通工具的投放。
亚马逊是大数据的先驱，2013年获得了一项名为“预测式发货”的新专利，可以通过对用户数据的分析，在他们还没有下单购物前，提前发出包裹。具体实现就是通过大数据分析工具，对网络购物和网络社交等复杂而海量的数据进行分析，比如当某个顾客最近常常分享一些电影的观后感，那么就认为该顾客对电影方面的书籍感兴趣，然后就提前发出相关电影书籍的包裹。
美国华尔街德温特资本市场公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用大数据程序分析全球3.4亿社交账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。霍廷的判断原则很简单：如果大家的喜悦情绪上升，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著，霍廷的公司获得了不错的收益率。
零售巨头沃尔玛公司历来十分重视信息的运用，他们的分析师通过大数据技术发现每次飓风来临时蛋挞的销量就会特别高，于是就把蛋挞与飓风相关商品陈列在一起，于是进一步大幅提高了销售量。
我国的电子商务领军企业阿里巴巴已经在利用大数据技术提供服务，阿里信用贷款是阿里巴巴通过掌握的企业交易数据，借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款，全程不会出现人工干预。据透露，目前阿里巴巴已经放贷超过几百亿元，坏账率约0.3%左右，大大低于商业银行。
虽然大数据才刚刚起步，但像这样获得巨大成功的案例已经多得数不胜数。从以上几个案例中，我们大概已经了解到大数据的概念及神奇的魔力。若要更加全面而深入地理解大数据，推荐您读一下迈尔舍恩伯格所著的《大数据时代》一书，书中提到：要真正理解大数据，首先我们要从思维上转变过来，对数据分析的方式不再是随机样本、精确性和因果关系，而是全部数据、允许混杂和相关关系，最核心的一点就是利用相关性。
说了这么多还没有说到正题，究竟大数据对比特币的价格预测有无作用呢？
我们都知道影响比特币价格的因素有很多，比如成本，包括生产成本、营销成本以及流通成本，这里的生产成本即是挖矿的成本，而营销成本，就是各种媒体（包括微博传播）及各种相关活动（包括各种比特币会议）的宣传成本，流通成本即我们所熟知的比特币交易平台以及场外交易的费用。
对于一个超创新概念的新技术来说，或许在初期影响价格最重要的因素是预期而非成本，预期换个词说就是“信心”，而信心主要受到新闻和技术的影响。其中，新闻包括各国政府的态度、各大领军企业的措施、各大权威媒体的风向、各大权威专家的解读等等，技术层面主要是比特币本身的安全性和易用性以及比特币存储机构的安全性等等。
还有一个不容忽视的因素是社会的经济环境，比如国家经济形势、本币信用、CPI指数，还有社会的投资渠道是否畅通等等。其他的一些重要因素还包括很多，比如国际国内争端以及战争、股票黄金期货石油房地产等市场形势、国际商贸的发展等，甚至还包括社会失业率、人们受教育程度、时尚流行趋势等等。
总之，影响比特币价格的因素多得不得了，这也是为什么很难进行准确预测的根本原因，因为采用传统的方法是很难对这么多的异构信息进行分析的。尤其对于喜好短期操作的个人投资者来讲，很多时候都靠猜，十猜九对但也许最后一次即洗白。现在，大数据为我们提供了一条全新的思路和方法，通过大数据分析，实现比特币价格较准确预测成为了可能。
思维决定命运，细节决定成败。具体来说如何实现呢？接下来笔者作了一些可行性分析。
若要实现这样一个预测比特币价格走势的大数据分析工具，需要做到这几步：
首先、获取大数据库。当今互联网每一秒产生的数据都以PB计，整个数据量就犹如浩瀚的海洋，这里面早就埋藏了很多宝藏等着我们去发掘。对比特币而言，最重要的一些数据库包括搜索引擎数据库、社交网络数据库、新闻媒体数据库、网络购物数据库和金融数据库。其中很多数据都能从公共网络上免费获取，而有的却需要同相关机构合作才能获得。
其次、建构大数据分析处理模型。大数据是非常宽泛的概念，对于比特币，要研究专门的分析处理模型，不能随便拿一个其他的大数据工具来当万能钥匙，否则很难获得满意的结果。
再次，运用云计算方式运行大数据工具。大数据出现于云计算之后，可以说没有云计算，就没有大数据。因为大数据结构复杂且数量巨大，其分析处理工具要求巨大的存储环境和巨大的计算能力来保障，云计算正是这样的网络超级计算机。
最后，提炼出对比特币价格走势呈正相关或负相关的各种组合因素。值得注意的是，这里提到的是组合因素，并不仅仅是单个因素。
这些因素可能是直接的，比如挖矿算力、交易所注册人数、比特币行业所获投资额、接受比特币支付的企业数量及总体销售额、比特币相关应用数量、比特币行业从业人数等等；也可能是紧密相关的，比如比特币相关搜索数量、媒体曝光次数、社交网络提及次数、比特币商业广告的数量、研究人员的论文或报告数量等等；也可能是间接的，比如黄金股市等其他投资市场的指数、通货膨胀率、外贸总额、社会对投资理财的热度、房地产景气度，以及手机平板销售数据、信用卡消费数据等等；也可能是看似毫不相关的，比如失业率、大龄未婚青年数量、城市蚁居群体数量、高校招生人数、留学生人数、跨国旅行趋势、汽车销量等等。
如果谁率先实现了这样一个预测系统，那么恭喜他，要么可以通过这样一个系统进行操作来赚得盆满钵满，要么可以向投资者提供有偿服务来获得利润。要知道，只要有技术进步，不管哪种方式，都能对行业发展产生积极影响，而且，笔者坚信：比特币市场高幅度的波动性可以随着这样一种科学的预测模型的成熟和普及而逐步得到解决。
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