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。

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