写在前面：AI 能做什么，不能做什么
AI 预测是把“历史数据 + 有信息量的特征”映射到“未来一小段时间的走势/方向/波动”。对加密资产这类高波动、受宏观与叙事影响强的市场，AI 只能给出概率上的优势，不是“稳赚脚本”。请把它当作“辅助决策工具”，而不是信号即下单的“自动印钞机”。评估任何模型之前，先想清楚你要预测的是：价格水平、涨跌方向还是波动率（不同目标对应不同数据与算法）。
数据与特征：以太坊最有用的三大维度
1）纯价格与成交量序列：收盘价、对数收益、成交量、波动率等，是一切时间序列模型的基础。
2）情绪与关注度：Twitter 情绪、Google Trends 关注度等“注意力信号”，多项研究显示它们与加密资产收益或波动存在可用于预测的关系，尤其在短期窗口内更明显。
3）以太坊链上供需与费用：EIP-1559 将基础费（Base fee）永久销毁，而 PoS 下网络通过出块奖励发行新 ETH，供需动态共同影响净供给；基础费按前一区块的拥堵程度自动调整。将Gas、燃烧量、净发行等作为模型特征，能更贴近 ETH 的经济机制。
方法一：用 Prophet 做“可解释”的入门基线
Prophet 是一个易上手的加法模型，适合快速建立趋势 + 周期的基线预测，带不确定区间，Robust 对异常点。先用 Prophet 给出“趋势框架”，再叠加其它特征与模型对比，是新手最稳的起步姿势。
实操提示
- 目标变量用对数价格或对数收益，减少尺度与异方差影响。
- 对强叙事期（合并、升级前后）的结构性断点，可利用 Prophet 的“变化点”机制。
- Prophet 假设的季节性更适合有规律的时间序列，在纯加密价格上应视为基线，与更强的深度学习模型交叉验证后再决定是否采用。
方法二：LSTM/混合模型做非线性捕捉
LSTM 善于学习时间依赖与非线性，历年综述与最新工作均在加密预测上报告了良好表现；也有论文把 LSTM + XGBoost 组合起来提升短期拟合能力。对于 ETH，可把“价量特征 + 链上费燃烧/净发行 + 情绪因子”一起输入 LSTM，建模短期方向或波动。
实操提示
- 序列窗口（lookback）从 30–90 天试起；用归一化并在滚动验证中固定变换器。
- 防过拟合：早停、丢弃法（dropout）、权重衰减，控制参数规模；与 Prophet/简单回归作“基线对比”。
- 也可用 GRU、TCN 或 Transformer 替代做 ablation，择优上线。
情绪因子：Twitter 与 Google Trends 怎么接入
- Twitter：将主题相关推文做情绪判别（BERT/情感词典），形成“正负面得分/强度”，与收益或波动做滞后相关并入模。多项研究显示推文情绪对短期方向与波动具解释力。
- Google Trends：把“Ethereum/ETH”等关键词的检索热度处理为时序特征；文献显示其对收益或波动率的预测/改进有统计意义，但数据需去噪并防过拟合。
把“链上机制”变成可学的信号
- EIP-1559 燃烧：基础费被协议销毁，拥堵时上调、冷却时下调；当活动度高、燃烧增加时，净供给可能降低。把每日燃烧与净发行（发行–燃烧）序列作为特征。
- PoS 发行：验证者奖励导致新增 ETH，供给端与燃烧端共同决定动态供给。将活跃验证者、APR、总质押量等作为慢变量。
科学评估：别用“打乱划分”，请用滚动验证
时间序列不能随机打乱划分训练/测试。采用滚动起点交叉验证（walk-forward/rolling origin）：训练窗口随时间前移，在每个切片上预测下一步/下一段，汇总多次误差更可靠。
常用指标与目标
- 方向准确率（Direction Accuracy）、MAE/RMSE；若做波动预测可用 MSE/QLIKE。
- 同时报告基线模型（如“保持不变/均值回归/Prophet”），只有在滚动验证中显著优于基线，模型才有价值。
一套可落地的最小闭环（无代码描述）
1）取数：价格/成交量（交易所或聚合数据），情绪（Twitter API/第三方）、Trends（Google Trends），链上（燃烧、Gas、净发行）。EIP-1559/PoS 结构请以以太坊官方文档为准。
2）特征工程：收益/波动、移动统计、情绪平滑（EMA）、燃烧与净发行的变化率，节假日/升级事件标记。
3）建模：以 Prophet/Y-回归作为可解释基线；并行训练 LSTM/GRU（方向或区间回归）。
4）验证：严格滚动验证 + 多期视窗（1D/3D/7D），与基线对比显著才进入部署。
5）上线与监控：漂移监控（特征分布、误差爆发），定期再训练；情绪与链上数据的“缺测/延迟”要有容错逻辑。
新手常见误区（以及你该怎么避开）
- 把情绪当“单一神谕”：推文/搜索热度在极端行情中可能反向；只能作为因子之一，且需去噪。
- 忽视机制变量：只喂价量不喂链上变量，错过 EIP-1559 燃烧/PoS 发行带来的供给侧信息。
- 错误切分：随机切分会“穿越时空”，高估模型；必须滚动验证。
- 只看回测收益：请先看方向/误差等可验证指标，再谈策略层收益；样本外失败要及时回滚到基线。
进阶阅读与扩展方向
- 更多深度模型：近期工作探索混合结构（LSTM + XGBoost）以提升短期预测；也有对不同架构（例如 TCN、Transformer）的比较。
- 多源融合：整合文本、视频等多模态情绪，研究显示在不同时间尺度上存在互补作用。
合规与风险声明
本文仅为教育信息，不构成投资建议。加密资产波动较大，历史结果不代表未来；请在小额与纸面账户中先验证模型稳定性与鲁棒性，再决定是否用于实盘。以太坊的机制（如 EIP-1559、PoS 发行）会随网络与提案演进而变化，特征含义与数据口径需以官方文档为准。
