在构建以太坊价格预测模型时，我们需要考虑的关键因素有很多。首先，我们可以利用历史价格数据来分析价格走势和变化规律，通过技术分析和量化分析等方法提取特征，并探索不同时间尺度的价格模式。

其次，我们可以考虑加入基本面因素，如市场供需关系、宏观经济指标、政治事件等因素。这些因素也会对以太坊价格产生影响，因此在构建预测模型时需要综合考虑。

另外，机器学习算法是构建价格预测模型的关键工具之一。我们可以使用监督学习算法，如线性回归、支持向量机、神经网络等，通过训练模型来预测未来价格走势。同时，特征工程也是非常重要的一环，可以通过特征选择和特征转换来提高模型的准确性。

除此之外，模型评估和优化也是不可忽视的步骤。我们可以使用交叉验证、参数调优等方法来评估和改进模型的表现，从而提高预测的准确性和稳定性。

总的来说，构建以太坊价格预测模型是一个复杂而又值得挑战的任务，需要我们综合运用统计学、经济学和机器学习等知识，不断优化模型，提高预测精度，以应对市场的变化和挑战。