摘要：在这个互联网时代，区块链技术的应用越来越多，涉及到各个行业领域，无论是投资还是创业都与区块链息息相关。而数字货币又是其中最重要的一部分，因此本文主要对数字货币的量化分析做一个总结。 目前对于数字货币市场的研究越来越多，但是大都是定性分析，缺少数据支持。本文将使用量化分析方法进行数据分析。同时会对各种分析方法的优缺点进行阐述，最后对本文主要采用的量化模型做一个总结。

• 1.前言

  随着数字货币在世界的发展，越来越多的人开始接触和使用数字货币。国内比特币的数量从2013年年底的2000个左右，发展到2017年年底已经突破了10万个，目前有大量的新项目方进入数字货币领域。从2018年1月开始，国内不少数字货币交易所都出现了“崩盘”现象。比特币从当时最高价格6000美金跌至今年2月最低的450美金左右，跌幅高达90%。在区块链发展的同时，数字货币市场也在不断发生着变化，对于数字货币市场的研究也越来越多。本文主要使用量化方法对数字货币进行分析，对量化模型做一个总结。

• 2.数据分析

  数字货币市场已经发展了很多年，有很多成熟的理论和模型可以利用，比如：传统的量化交易、机器学习以及金融学等理论。本文主要使用统计学中的分析方法对数字货币进行分析，从而来判断数字货币的趋势。 由于历史数据有限，本文使用了各种统计学方法中的数据分析方法。其中主要有线性回归、时间序列、灰色预测等。同时还使用了各种数学方法如：多元线性回归、 Logistic回归和随机森林等进行回归分析。 本文将通过各种方法进行数据分析，并且对各种方法进行总结归纳，希望本文能够给读者提供一些有价值的参考信息。

• 3.研究方法

  目前数字货币的量化分析方法主要有多种，包括传统统计、机器学习、数据挖掘和人工智能等。但由于技术发展不成熟，以及各个方法的缺点，最终选用了较为简单的统计分析法。该方法主要是基于数字货币的交易数据，从交易量和价格两个方面进行分析。但是该方法仍有很多缺点，比如：无法对交易量进行细分，并且交易行为的多样性也无法从量化的角度来研究。因此本文主要使用机器学习方法进行量化分析。 机器学习可以将大量的数据进行特征提取，从而分析出样本中有价值的数据信息。目前常用的机器学习方法主要有神经网络和支持向量机等。

• 4.结论

  量化模型是一种新型的研究方法，但是使用量化模型的结果并不一定都是准确的，因此在研究过程中也需要考虑到各种因素的影响，并且不断地去验证，最终得出准确的结论。 本文对数字货币市场采用了定性分析和定量分析两种方法。定性分析是从众多的非数字货币中筛选出影响最大的币种。定量分析方法包括使用历史数据法、时间序列法、回归分析法和机器学习算法等，但是由于本文还处于初始阶段，所以对数字货币市场还未形成完整的模型，请广大读者批评指正。

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