数据科学与加密货币交易相遇-不仅仅是朋友

密码交易所如何发挥作用，数据科学如何塑造这些交易？ 首先，让我们了解什么是加密货币交易以及如何执行这些交易。 加密货币交易是通过CFD（差价合约）交易账户或通过交易所进行基础硬币交易来推测加密货币价格波动的行为。

差价合约交易是衍生工具，提供了在不实际获取基础代币所有权的情况下推测加密货币价格波动的选择。 差价合约交易有可能随着加密的价格变动执行多头（买入）和空头（卖出）期权。 两者都是杠杆产品，这意味着只需要一笔称为保证金的小额存款即可完全获得基础市场的敞口。 损益是根据头寸的全部规模计算的，因此杠杆会放大损益。

另一方面，在通过交易所进行加密交易时，需要购买硬币本身。 创建一个交易所账户，维持开仓资产的全部价值，并存储加密货币代币，直到投资者想要出售它们为止。 与传统货币不同，加密货币仅以共享的所有权数字记录形式存在，存储在区块链中。 加密货币从一个用户到另一个用户的转移是通过用户的数字钱包进行的。 为了将交易视为最终验证并强制添加到区块链中，该过程称为挖矿。 这就是在生态系统中创建新令牌的方式。

尽管加密货币市场是去中心化的，即它们不是由中央机构（例如政府）发行或支持的，但是交易所可以是中心化的或去中心化的（DEx）。 中心化交易涉及买卖双方之间第三方的角色来执行交易，而在去中心化交易中，通过区块链来促进交易，而无需第三方。 从某种意义上说，两者都具有不同的特征，尽管中心化系统容易遭受黑客欺诈，但是如果忘记了用户可以恢复帐户密码，对于去中心化交易所则相反。 当使用中心化交易所时，用户将资金在受控条件下发送到钱包，并由一个称为交易所的实体进行管理。 在去中心化交易所中，依靠数字签名直接授权交易。 这正是去中心化交易所相对于中心化交易所缓慢工作的原因。 去中心化交易所仅允许使用加密货币进行支付，而去中心化交易所也允许使用传统支付。 除了充当交易平台之外，中心化交易所还存储私人信息。 中心化交易的另一个附加功能是可以将FIAT转换成加密货币，反之亦然。

任何交易市场中的大多数分析师都使用高度投机的模型，这些模型不一定基于数字和统计数据。 加密货币和区块链社区中有一种不断发展的运动，它正在努力积极地使用科学方法来创建有用的加密货币投资策略。

随着人工智能和物联网成为功能齐全的现实，在技术界引起了轩然大波。 数据科学和区块链技术都在这一新的数字革命中发挥了重要作用。 数据科学和区块链技术之间的交叉点越来越多，尤其是在使用前者概念化与加密货币有关的某些元素方面。

加密货币市场面临大量的投机活动，面临着高波动性和价格波动。 随着时间的价格K线走势图显示出许多尖锐的高峰和低谷，表明价格环境不稳定。 分析师正在利用机会使用数据驱动的方法来理解加密货币市场。 以下是一些数据驱动的加密货币投资方法。

比特币价格预测

Python在数据科学，大数据和机器学习领域中发挥着重要作用。 使用基本的Python脚本，分析师可以开发算法来研究比特币的价格并预测加密的未来价格。 比特币是市场上最有价值的加密货币，不足为奇的是，它是加密货币投资数据分析师的关注焦点。 从众多交易所获取的大量历史比特币价格数据被用于此分析。

根据分析人员的编程技能，由于研究涉及的高度依赖关系，他们可以选择使用Anaconda接口。 Anaconda是最受欢迎的Python数据分析工具之一。 当所有价格数据均已收集并合并为一个数据框后，便会研究比特币的行为。 下一步涉及概率外推，用于预测比特币的未来价格。 相同的过程可用于以太坊和其他山寨币。

山寨币价格相关

市场上存在1,300多种不同的山寨币，价格相关性是制定加密货币投资策略时的重要参数。 价格相关性是指同一市场中两种商品的价格之间的关系。 它是用于投资分析中频繁使用的预测分析模型的有用工具。 价格相关性回答了以下问题：“这两种资产之间是否存在任何关系？” 通过研究一种资产相对于另一种资产的价格行为，分析师可以确定两种资产之间的关系。

投资者喜欢在不同资产类别上去中心化其投资组合，加密货币市场也不例外。 大型对冲基金开始进入加密货币市场，在许多山寨币上去中心化大量投资。 这增加了对这些山寨币的投机程度，并导致其价格表现不同。 利用价格相关数据，分析师可以开始查明哪些山寨币对在价格波动方面的表现相似。 使用许多能够处理大数据的计算机程序和算法，可以获得这些价格相关性。 效果是，随着加密货币价格相关数据变得越来越完善，在特定的山寨币对中也出现了类似的投资。

使用社交数据预测消费者行为

对于常规货币系统，使用大数据预测消费者行为可能会很棘手。 大多数金融工具取决于各种因素，这使得很难预测市场的发展方向。 但是，对于加密货币而言，情况并非如此，因为需求仅取决于供应。

从社交媒体配置文件（尤其是Twitter）收集的大数据可以通过反映人们对加密货币市场现状的清晰印象，与加密货币有关的最新事件等来评估市场情绪。与社交媒体和加密货币交易有关的人口统计信息是同样，交易对个人的依赖大于对大公司的依赖，所有可能影响加密的事件都首先发生，并且在社交网络上发布的规模最大。

防盗

无论系统多么安全，它仍然可能泄漏信息或遭受黑客攻击。 加密货币（尤其是比特币）非常安全，并提供有限的公共数据； 但是，随着基于数据的黑客攻击和量子计算机技术的兴起，丢失所有来之不易的加密的风险是非常现实的。 为了确定潜在的泄漏和安全隐患，安全分析人员使用大数据分析，以提高整体安全性并防止盗窃。

前方的路

说这些数据驱动的加密货币投资方法已经成功地了解了市场，还为时过早。 它的许多理论上仍然需要大量的测试和微调。 分析师仍在处理加密货币市场独有的某些细微差别，并在其编程模型中为此创造了意外情况。 此外，中心化交易平台给编程带来了挑战，并且大多数日常交易都发生在中心化交易上。 如果成功，这些用于加密货币投资的科学方法可以帮助投资者在市场上变得更加成功。

使用这些技术指标变得更加重要，因为比特币是一种货币，而不是一家拥有资产负债表和其他财务状况以反映未来表现的公司。