MIT计算机科学和人工智能实验室的研究人员开发了一种机器学习算法能预测波动剧烈的比特币价格。他的团队在50天内对比特币的投资获得了将近一倍的回报。今年早些时候，Devavrat Shah和最近毕业的Kang Zhang收集了五个月内所有主要比特币交易平台的价格数据，他们使用贝叶斯回归训练算法从数据中自动识别模式，然后预测未来价格，根据预测进行交易。算法会每2秒预测接下来10秒的价格波动，如果预测比特币价格将会高于确定的阈值，他们就购进比特币；如果预测价格会下降，他们就售出比特币。他们在50天内进行了2872次交易，获得了89%的回报，风险回报比的夏普指数为4.1。他们的论文（PDF）将发表在 2014 Allerton Conference on Communication, Control, and Computing会议上。
论文下载 http://arxiv-web3.library.cornell.edu/pdf/1410.1231v1.pdf 看了一下，觉的还是有些问题: 1.市场容量小，高收益难以持续，作者也承认这一点。 2.作者的策略计算量很大，如果想进一步提高精度，计算能力也是个问题。 3.作者使用了小资金来模拟，因为这个不是实盘且资金量小，对市场的影响没有算进去。只能算是理论探索，类似的东西我在国际上也发表过，从科研到实盘的路可不好走。 4.交易成本滑点之类没有算进去，这个有时可是最致命的。 综上所述，感谢russelharvey提供资料，但没法用于实战。
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频率挺高，交易成本佣金是硬伤。有篇论文用 Nearest neighbor based strategy 建构 Universal Portfolio，好像20年翻10亿倍，同样的问题。市场容量还是后话，毕竟只是限制赚钱的规模，edge太小无法cover交易成本佣金，无法赚钱。