比特币的出现，给金融市场带来了很多有趣的新现象，究竟数字货币是否具有价值，还是只是纯粹投机商品，它的交易者具有什么特征，成为了众人关注的重点。
比特币是互联网计算机技术的产物，互联网使用者在在线搜索上留下痕迹，通过网络进行互动，分享信息，通过网络媒体获取信息更快地作出交易决策；因此，投资者关注，社交网络以及媒体效应成为了研究比特币价格影响的重要因素。
互联网相关因素的影响
投资者关注搜索信息，并据此进行交易，交易行为会影响股票价格。投资者对各类媒体报道及通过搜索关注都会转化为股票价格。
比特币全网难度上调13.55%至35.61 T:金色财经报道，据欧科云链OKLink BTC浏览器数据显示，比特币全网难度已经上调13.55%至35.61 T。[2022/10/10 10:29:59]
由于已有大量人认为比特币更接近于股票一类的金融资产，因此可以借鉴社交媒体与股权价值之间的关联理论，研究社交媒体对比特币市场产生的影响。现代投资者喜欢在网络上发表观点，各种情绪也通过评论表达出来，从而体现并影响投资者的决策行为，影响比特币价格走向。
另外，传统金融理论里的有效市场假说认为市场中的投资者是理性的，追求利润最大化，相关信息可以及时反映到投资品价格中。比特币被许多投资者当成一种金融投资品，并有越来越多的证据证明比特币市场的信息不透明，投机较严重，比特币市场非完全有效市场。
比特币全网未确认交易数量为6635笔:3月27日消息，BTC.com数据显示，目前比特币全网未确认交易数量为6635笔，全网算力为208.40 EH/s，24小时交易速率为3.10交易/秒，目前全网难度为27.45 T，预测下次难度上调4.63%至28.72 T，距离调整还剩4天8小时。[2022/3/27 14:19:44]
互联网时代，通过媒体报道，并依靠所获得的信息进行交易是个体投资者的基本特征。因此，投资者除主动关注与在社交网络表达情绪以外，投资者还可通过媒体报道获取有关比特币的交易信息，作出投资行为从而引起比特币市场价格变化。
在投资者关注方面，谷歌趋势可以作为公众对比特币兴趣度的代理变量，市场上可能存在四种比特币交易者：计算机编程爱好者，投机交易者，自由主义者及罪犯。
观点：比特币或将继续上涨突破1.7万美元:加密分析师Big Chonis Trading指出，比特币在11月首次突破了下行支撑，但几个小时后又出现了新的上升趋势。此外，比特币的每周图表显示了其历史上第三高的收盘价。因此，他认为比特币正在为进一步上涨至17000美元做准备。名为“yTedd”的加密交易员亦表示，比特币在未来几天可能会继续上涨，并保持其上升趋势。4小时图显示了BTC的看涨基本数据。根据他的说法，下一个强劲阻力是16500大关，而比特币已经反弹过一次。尽管如此，他依然看涨，并预测BTC将进一步突破17000的水平。（Crypto News Flash）[2020/11/16 20:57:54]
通过对不同可能的交易者可能在谷歌趋势中搜索不同词条的内容进行划分，分析得出计算机爱好者以及违法交易相关的搜索词条数量与公众对比特币的兴趣度正相关，而自由主义者与投资相关词条则没有呈现相关关系。
数据：CME比特币期货未平仓量不及OKEx和BitMEX:Skew数据显示，在比特币期货未平仓量方面，CME目前排名第三，居于OKEx和BitMEX之后。[2020/8/4]
将比特币与谷歌趋势中的搜索量以及维基百科中的查询量结合，并对比它们之间的关系。结果发现，搜索查询与价格之间有联系，而且当使用者对比特币的兴趣度高于或低于趋势价值时，在线搜索查询对比特币价格的影响存在显著的不对称。
在金融应用程序中，在线搜索已被证明是一个有用的信息来源，与数字货币相关的词汇的搜索频率可以很好地衡量人们对它的兴趣。比特币是一种去中心化的电子货币，它代表着金融体系的一个根本性变化，吸引了大量用户和媒体的关注。
基于对股票和商品市场趋势发现，谷歌趋势数据与比特币价格及比特币交易量的趋势有显著的相关性，数字货币的谷歌搜索量指数对数字货币的价格和交易额有显著的正向影响。
动态 | 仅两款ASIC比特币矿机仍盈利:据cointelegraph报道，根据ASICMinerValue.com（AMV）数据，目前仅有两款ASIC比特币矿机在当前市场仍然有利可图。这两款矿机于2018年10月发布，每日利润分别为0.58美元和0.21美元，利润最高的为亿邦Ebit 11 ++矿机。[2018/12/12]
在社交网络方面，考察情绪对比特币波动率的驱动作用，通过使用社交网络中使用者对比特币的评论和投票等数据作为情绪的代理变量，发现情绪对比特币价格波动率只有一小部分的解释力。
在过度波动时期，情绪的解释能力，尤其是积极情绪的解释能力显著增加。以市场规模和用户基础较大的三种数字货币为研究对象，通过分析在线数字货币社区中的用户评论来预测数字货币的价格和交易数量的波动。
通过社交互动在制造价格泡沫中扮演的角色，量化了四个关于比特币的社会经济信号，分别是在线交易价格，在线社交媒体的口碑传播量，信息搜索量和用户基数增长。
结果表明在有外部刺激的情况下导致价格泡沫的两个正反馈循环：一个是由口头语言驱动的，另一个是由新的比特币采用者驱动的。可以通过从数字货币扩展到留下数字足迹的其他现象，例如使用在线社交网络去理解我们所测量的社会经济信号之间的相互作用。
此外，互联网论坛上的信息对未来比特币价值的影响更大。除了比特币价格、波动率等，社交媒体情绪已被证实对比特币兑换率产生影响，推特情绪与比特币汇率之间存在正相关关系，这种情绪在延迟24小时后反映在价格上。
近年来，比特币被许多投资者认为与黄金一样具有避险功能，采用宏观新闻惊喜数据集，处理比特币和黄金的时间变化和波动聚类，结果发现黄金和比特币的回报率和波动性受到了不对称的影响。
对黄金而言，宏观经济意外消息的总体影响比比特币更大。然而，与比特币不同的是，它对黄金回报率和波动性的影响，与黄金作为避险工具的传统角色是一致的。
比特币定价
运用小波相干性分析模型探讨经济因素，交易因素，技术因素，投资者兴趣等对比比特币价格的影响，结果发现虽然比特币具有很强的投机性，但一些传统基本的因素如货币供应量，价格水平等都在长期内对比特币的价格有重要的影响。
总体而言，比特币形成一种独立资产，它既具有标准的金融资产的属性，也有投机产品的属性。
比特币价格预测
比特币市场在过去几年迅速发展，越来越受到大众的欢迎和认可，成为一个发展中但充满活力的市场，人们也逐渐认为数字货币是一种新兴的资产类别。同时，比特币不仅有场内交易与场外交易市场，还有新兴的期货市场。
因此，了解影响其价格形成的因素，有对比特币进行估值的能力，进行预测变得更加重要。在金融领域以及信息系统领域，学者们最初较多使用计量方法对比特币市场的影响进行研究，找出价格形成以及可以用于预测比特币的主要因素。
而由于与比特币市场类似的金融市场是股市，为了获得最大的经济回报，股市预测领域在过去几十年里不断发展壮大，随着高频、低延迟交易硬件的出现，加上强大的机器学习算法，股市预测领域出现了爆炸式增长。
因此，近年来许多人采用股票市场中使用的机器学习算法来对比特币进行各方面的预测。
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