假如你想预测的价值，那么就是在遵循一种基于资产的计策。相反，基于因素的计策偏重于预测特定的特征，如资产池中的代价或动量。     

5.传统呆板进修模子的泛化本领较差

8.挑战与机会并存
一般来说，大大都成本市场的预测模子，出格是加密资产，可以分为以下几类:时间序列预测要领、传统的呆板进修要领和深度进修要领。时间序列预测要领(如ARIMA或Prophet)偏重于按照已知的时间序列属性预测特定的变量。在已往的十年中，线性回归或决定树等呆板进修要领一直是成本市场预测模子的中心。最后，新创立的深度进修门户提出了深度神经网络要领，用于发明变量之间的非线性干系，从而举办价值预测。  

4.时间序列预测要领易于实现，但适应性不强。

6.深度进修模子很难表明，可是在巨大的市场条件下表示精采。

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