原文作者：@0xNing0x
原文来源：Twitter
注：原文来自@0xNing0x发布长推。
这两天市场分歧非常严重，让AI模型为我们探探路。
1.线性回归模型
数据：2016年至今BTC价格
相关历史变量：纳斯达克指数、美元指数、黄金指数、10年期美债
特征因子：EMA/STO/RSI/ROC/MOM/Delta/ATR/Signal
该模型强于拟合，易遗忘周期和季节性因子影响，适合震荡横盘行情分析预测。
2.时序卷积神经网络模型（TCN）
数据：2016年至今BTC价格
相关历史变量：纳斯达克指数、美元指数、黄金指数、10年期美债
特征因子：EMA/STO/RSI/ROC/MOM/Delta/ATR/Signal
该模型强于捕捉长周期因子影响，缺点是超参数设置复杂，对调参侠耐力值要求高。
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原文来源：ODAILY星球日报
原文作者：TinTinLand
原文来源：TinTinLand
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原文作者：David Chaum，eCash / DigiCash 创始人
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编译：Mary Liu，比推 BitpushNews
原文作者：Suzuki Shillsalot原文来源：ambcrypto编译：Moon，MarsBit
长推：利用AI模型“探路”，二级市场前景如何？
星期三 2023-07-19 16:45:44
注：原文来自@0xNing0x发布长推。
这两天市场分歧非常严重，让AI模型为我们探探路。
1.线性回归模型
数据：2016年至今BTC价格
相关历史变量：纳斯达克指数、美元指数、黄金指数、10年期美债
特征因子：EMA/STO/RSI/ROC/MOM/Delta/ATR/Signal
该模型强于拟合，易遗忘周期和季节性因子影响，适合震荡横盘行情分析预测。
2.时序卷积神经网络模型（TCN）
数据：2016年至今BTC价格
相关历史变量：纳斯达克指数、美元指数、黄金指数、10年期美债
特征因子：EMA/STO/RSI/ROC/MOM/Delta/ATR/Signal
该模型强于捕捉长周期因子影响，缺点是超参数设置复杂，对调参侠耐力值要求高。
