【摘 要】
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自2009年中本聪（Satoshi Nakamoto）发明比特币以来,社会对比特币及类似的加密数字货币的认同和需求随比特币和区块链技术的发展而大幅度提高。比特币价格的快速上涨以及波动幅度大的特点,吸引了大量用户将其作为一种数字资产进行投资。在还没有形成规范体系的监管策略之前,比特币的发展无疑会对社会造成越来越大的影响,其价格的波动会通过增加持有用户的风险而成为社会的不稳定因素。因此,找出影响比特币
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自2009年中本聪（Satoshi Nakamoto）发明比特币以来,社会对比特币及类似的加密数字货币的认同和需求随比特币和区块链技术的发展而大幅度提高。比特币价格的快速上涨以及波动幅度大的特点,吸引了大量用户将其作为一种数字资产进行投资。在还没有形成规范体系的监管策略之前,比特币的发展无疑会对社会造成越来越大的影响,其价格的波动会通过增加持有用户的风险而成为社会的不稳定因素。因此,找出影响比特币价格的因素,以及对其价格的预测成为最近几年对比特币研究的热点,这不仅有助于投资者和相关机构了解比特币和数字货币市场,也有助于完善金融市场及其政策。基于前期比特币和股票市场价格预测的研究,本文使用机器学习模型对比特币价格从数值和趋势两方面进行预测,主要内容包括以下几个方面。第一,数据特征方面,较为全面的汇总并参考了前期国内外对比特币价格的研究,汇总为比特币的市场信息、区块链信息、宏观经济信息和搜索引擎的搜索指数信息四个方面,并纳入模型进行分析。然后根据比特币的价格波动性在2017年前后两个时间段差别巨大,划分两个时间段对比特币的价格进行纵向的比较研究。第二,在模型预测方面,设计了一个两阶段的特征处理方法,使用三种循环神经网络模型（RNN）和卷积神经网络模型（CNN）对比特币的价格进行对比预测,以及使用递归特征消除（RFE）和逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）以及朴素贝叶斯（NB）五种常用的机器学习模型相结合对比特币价格趋势进行预测。通过实证分析,本文得到如下结果。首先,在数据选择方面,本文归总了前期相关研究中的影响因素,本文模型预测的结果显示在预测精度等方面优于前期绝大多数研究。第二,比特币在价格预测方面,为降低输入特征存在的冗余对模型预测的影响,本文采用特征选择+降维的两阶段特征处理方法,并发现因子分析（FA）在两阶段的特征处理方法中比另外两种降维方法更有优势,可以有效地对相关性复杂的特征进行降维。第三,深度学习能较好地对比特币价格这种典型的时间序列进行预测,其中RNN在比特币价格的预测效果上比CNN更好。在结果中,GRU和LSTM均优于CNN。第四,在比特币价格趋势预测模型方面,本文使用递归特征消除（RFE）与机器学习模型相结合的方法,预测结果显示,随机森林（RF）作为一种集成模型在比特币价格趋势预测上表现出了更好的稳定性。关于比特币价格的影响因素,通过对上述实证研究,本文得到以下两个方面的结论。首先,影响比特币价格的因素很多,其中,比特币的市场交易信息和区块链信息对于模型预测起了至关重要的作用。其次,受到社会对比特币接受程度的影响,比特币在不同发展阶段,其价格的波动差异较大。除比特币的市场交易信息和区块链信息外,其它主要影响因素也存在差异。通过对比特币区间的划分和实证发现:在2017年之前的时期,石油价格信息较为显著影响比特币价格趋势预测;2017年之后,百度指数信息对比特币价格趋势预测影响显著,这表明2017年以后随着比特币和区块链在中国的热度增加,中国人对比特币关注影响比特币的价格变化。总体而言,本文基于前期研究较为全面考虑了影响比特币价格的影响,并通过深度学习和机器学习模型对不同阶段比特币价格及趋势进行预测,并发现影响比特币价格的主要因素。研究不仅为比特币价格及相关研究提供依据和思路,且在当前比特币及加密数字货币市场快速发展阶段,有助于各界对该类市场特征的了解,并为国家制定监管等相关政策提供依据。
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