上篇文章，我们提到加密货币市场与谷歌搜索趋势、黄金市场均呈现出一定关联，同时有相关系数，可谓有理有据令人信服。但这其中是否有因果性或前瞻性呢？加密货币价格波动趋势是否有规律可循？本文我们就来进一步具体问题具体分析。

#01 谷歌趋势与币价

在社媒研究分析中，谷歌趋势是必不可少的要素。它可以量化关键词在谷歌搜索中的热度。

以比特币为例，当我们将其收盘价与谷歌趋势进行可视化，不难发现几次“波峰”都是搜索热度暴涨在前、币价攀升紧随其后。

如果将谷歌趋势作为X变量、收盘价与单日交易量作为Y变量进行二元拟合，我们可以更直观地探索其相关性。

从理论出发，当模型的P值小于0.05、失拟的P值大于0.05时，模型的拟合度较好。可见谷歌趋势在一定程度上能够反映比特币的价格走向与交易热度。

#02  黄金价格与币价

由于高价值低风险的属性，黄金自带多种光环：信用风险的最强对抗者、无可争议的“避险资产”、贵金属投资中价值数一数二的明星……等等。

论投资风险，黄金与加密货币“不能说是大同小异，但可以说是南辕北辙”。但在某些时候，它们可以说是投资市场的“神交知己”。

以比特币为例去探索近期其收盘价波动与黄金价格走势的规律。

在2021年2/22至3/8之间黄金价格呈现走低趋势，而比特币价格则一路高走、并在之后几天呈现一个峰值；而在4/12至4/21之间黄金价格回暖之时，比特币则呈现相反态势。

此处，我们以黄金总市值为X变量、比特币收盘价的20日移动均值为Y变量进行二元拟合。从理论出发，模型的R方大于0.8且P值小于0.05，因此拟合度较好。

值得一提的是，此处我们也尝试以日收盘价、5日平均值为Y变量进行拟合，但M20的拟合度最佳。这可能是因为黄金市场相对稳定，所以只有当对币价进行波动“降噪”、平滑走势后，才能获得更好的拟合效果。

再次重申，显著的相关性不代表二者一定有因果关系。但基于以上分析，如果黄金出现看跌前景，那么或许我们可以期待比特币乃至加密货币市场都呈现出积极迹象。

#03  我们可以实现对币价的预测吗？

预测一波就可以变成巴菲特了！真是太难了！

长久以来，强流动性资产的价值预测都是老大难问题。但我们依旧可以一试。通常，对于按照时间顺序排列而成的动态序列，我们可以使用K最近邻(KNN)、自回归模型(AR)、移动平均模型（MA）、季节性ARIMA等方法去分析。

时间序列是在一系列等间隔的时间期间上得到的一组观测值 y1, y2, ... ,yN。时间序列数据的一些示例包括季度销售报表、每月平均温度和太阳黑子计数。时间序列数据所具有的特征包括季节性、趋势和自相关性。

借用JMP中的“时间序列”平台，我们可以为不同加密货币选择合适的模型。下面以比特币为例。

我们将自相关系数与预测周期均设置为20，即可得到如下结果：

​

• 预测值具有显著的自相关性
• 相邻几天的相关系数较大
• 没有明显的周期性
  
  

将“非季节性差分阶数”设置为1后，差分序列不再具有先前的强相关性。这说明“滞后-1”差分是合适的选择。

进行1次差分处理后，可以得到如下结果：

此外，没有周期性规律意味着我们无需使用季节性ARIMA。因此，我们可以使用线性指数平滑与ARIMA模型进行模拟。

1. 线性指数平滑示例

使用模型自带的“模拟多次”功能，可以得到如下预测：

2. ARIMA示例

使用模型自带的“模拟多次”功能，可以得到如下预测：

参考coinmarketcap的历史价格记录，从7/25至7/29，比特币价格从$35,364稳步增长到$40,008。基于预测模拟的结果，我们可以得知模型是具备一定预测能力的。然而两种模型都具备堪称“狂野”的预测置信区间，从某种意义上说完美地匹配了壮阔波澜的加密货币市场。

于是我们终于可以回答开篇的问题了：我们可以对币价进行预测吗？

可以，但不一定对。

#04  小结

一同操作猛如虎，模型战力只有五。

数据分析可以令我们在瞬息万变的投资市场窥得少许规律，甚至自己定制投资策略（比如利用JMP的公式与图形生成器去为心仪的股票项目绘制MA&BOLL线），但高风险投资的最大规律就是“基本没有规律”，就算真的起飞，也很可能在天上做布朗运动。

币圈再如何炙手可热，也仍旧有相当一部分人仍旧在寻求稳健的投资策略。但如果一定要用“稳健”来形容加密货币市场，那只能说：它正稳健地处于可持续性的多波动与高风险之中。

以上就是加密货币的第二篇分享，对你来说是否有所启发？或者，你在金融货币的数据分析上有哪些经验可分享？欢迎留言区畅所欲言~

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