bitpredict
bitpredict 是一个专注于利用机器学习进行高频比特币价格预测的开源项目。它旨在解决加密货币市场中短期价格波动难以捉摸的难题，通过深度分析 Bitfinex 交易所的市场微观结构数据（如每秒订单簿快照和成交记录），来预判未来 30 秒的价格中点走势。
该项目非常适合量化交易开发者、金融数据科学家以及对算法交易感兴趣的研究人员使用。其核心技术亮点在于构建了一套精细的特征工程体系：不仅考量买卖价差和订单不平衡度，还创新性地引入“幂次加权”算法来衡量买卖双方的力量对比与价格倾向，并结合不同时间窗口内的交易频次、均价变化及主动买卖盘力度等多维指标。基于这些特征，bitpredict 训练了梯度提升（Gradient Boosting）模型，并在严格的时间序列验证下取得了可观的样本外拟合效果。此外，项目还内置了理论交易策略的回测框架，能够直观展示在不同阈值下的模拟收益表现，为用户探索高频交易策略提供了坚实的数据基础和实验工具。
使用场景
某高频量化交易团队正在开发针对比特币的秒级套利策略，急需从 Bitfinex 交易所的微观订单流中挖掘短期价格波动规律。
没有 bitpredict 时
- 特征工程耗时巨大：团队需手动编写复杂代码计算买卖盘不平衡度、加权价格偏差及激进交易者指标，开发周期长达数周。
- 预测精度难以突破：仅依靠简单的移动平均或趋势线分析，无法捕捉毫秒级的市场微观结构变化，模型在测试集上的 R-squared 值极低。
- 回测验证缺乏依据：缺乏基于滑动时间窗口的严谨验证机制，策略在历史数据上表现良好，但实盘时因过拟合频繁亏损。
- 决策延迟严重：人工处理每秒快照数据效率低下，导致交易信号生成滞后，错失 30 秒内的最佳入场时机。
使用 bitpredict 后
- 自动化特征提取：bitpredict 直接内置了幂次不平衡、攻击者成交量差等高级特征算法，将原本数周的特征工程压缩至小时级。
- 显著提升预测能力：利用梯度提升模型训练，成功在样本外数据上实现了 0.0846 的 R-squared 值，精准锁定未来 30 秒的中点价格趋势。
- 严谨的策略仿真：通过内置的滑动窗口回测框架，团队可快速验证不同阈值下的理论收益，有效避免了实盘前的盲目部署。
- 实时信号输出：系统能即时处理实时订单流并输出交易信号，支持在检测到微小价差（如 0.01%）时立即触发模拟持仓，大幅降低延迟。
bitpredict 通过将复杂的微观市场数据转化为可操作的高频预测信号，帮助交易团队在激烈的比特币市场中建立了显著的时效与精度优势。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
bitpredict
摘要
本项目旨在利用市场微观结构数据进行高频比特币价格预测。数据集由Bitfinex交易所每秒一次的买卖盘快照以及已成交交易记录组成，数据采集始于2015年8月20日。
我们使用一系列特征工程构建的特征来训练梯度提升模型，并在历史数据和实时数据上模拟了一种理论交易策略。
目标
预测的目标是30秒后的中价。中价定义为最佳买价与最佳卖价的平均值。
特征
宽度
这是最佳买价与最佳卖价之间的差值。
功率失衡
这是一个衡量买卖单之间不平衡程度的指标。对于每笔订单，其权重计算为到当前中价距离的倒数，并取某个幂次方。然后用加权卖单总量减去加权买单总量。分别采用2、4和8次幂，生成三个独立的特征。
功率调整价格
这与功率失衡类似，但使用的是到当前中价的距离（未取倒数）作为权重，计算价格的加权平均值。接着计算该加权平均值相对于当前中价的变化百分比。同样采用2、4和8次幂，生成三个独立的特征。
成交次数
这是过去X秒内的成交次数。通过设置30、60、120和180秒的偏移量，生成四个独立的特征。
成交均价
这是当前中价与过去X秒内成交价格平均值之间的变化百分比。通过设置30、60、120和180秒的偏移量，生成四个独立的特征。
侵略性
这是一个衡量过去X秒内买方或卖方谁更具侵略性的指标。如果买入订单的时间晚于卖出订单，则视为买入侵略；反之则为卖出侵略。将卖出侵略产生的总成交量减去买入侵略产生的总成交量。通过设置30、60、120和180秒的偏移量，生成四个独立的特征。
趋势
这是过去X秒内成交价格的线性趋势。通过设置30、60、120和180秒的偏移量，生成四个独立的特征。
模型
上述特征被用于训练梯度提升模型。模型采用滑动的10万秒窗口进行验证，其中测试数据始终位于训练数据之后。每次迭代时，训练数据的长度都会逐步增加。我们以平均的样本外R²作为评估指标。在使用四周数据的情况下，模型实现了0.0846的样本外R²。
回测结果
为了可视化模型的表现，我们实现了一个理论交易策略：当模型预测值超过某一阈值时，即启动一个持续30秒的模拟仓位，且同一时间仅允许持有一个仓位。理论执行以中价成交，不考虑交易成本。
不同阈值下的回测结果如下所示。我们使用三周的数据进行训练，再用一周的数据进行理论交易。
实时结果
我们将模型应用于实时数据，并通过一个Web应用展示了理论结果。以下是交易阈值为0.01%时的实时表现。
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