比特币价格难以捉摸，就像脱缰之马一样。众多传统方法都无法对其进行准确预测。而机器学习和深度学习的应用在这里非常值得期待，它们成为吸引我们的亮点。
深度学习与比特币预测的背景
如今在金融领域，比特币的价格走势较为复杂。当传统经济和统计方法失效时，机器学习和深度学习开始发挥作用。以往在使用历史数据以及进行情感分析来预测比特币价格时，中长期预测的效果并不佳。就像之前有研究进行了一些尝试，但结果总是不尽人意，在比特币这种波动剧烈的市场环境中，现有的方法迫切需要改进。学者们意识到，找到一种可靠的预测方式对于掌控比特币价格走势有着关键的意义。
传统方法对预测比特币价格而言困难很多。普通的经济分析手段完全无法理解比特币价格变化所蕴含的复杂逻辑。许多依靠统计的方法在比特币这里也失去了作用，因为它并非是简单的经济规律所能涵盖的。这使得探索新的预测方式，尤其是运用前沿的机器学习和深度学习，成为一件极为紧迫的事情。
深度叠加模型的构成
深度叠加模型是此次预测的关键所在。此模型主要依靠多方面技术相互结合而构建。其中，小波变换去噪技术是重要的一部分，它能够率先对比特币的时间序列数据进行处理，使数据变得相对“纯净”，这样就更有利于模型对其进行处理。
该模型将多个深度学习模型的结果进行了综合。这些深度学习模型是经过精心构建的，各自承担着特征提取等不同的工作。通过这样的多层模型堆叠，模型具备了对比特币价格进行多尺度预测的能力。不同的模型在各自的领域发挥作用，随后在高层对结果进行整合，就如同发挥各自的长处一样，从而在投票选择（分类问题）和平均输出（回归问题）方面获得更稳定的结果。
深度神经网络在模型的作用
深度神经网络在这个预测过程里起着很重要的作用。因为它之前在时间序列预测方面有优越的表现，所以这次也成为了预测比特币价格的有力工具。深度神经网络在多个时间间隔上都表现得很出色。在 30 天和 90 天的预测中，比现有的一些方法有显著的提升。
深度神经网络有诸多好处。在特征提取等过程里，它可以很好地把比特币价格时空序列中的潜在有用信息挖掘出来。这是因为它具备复杂的网络结构以及强大的计算能力。所以在面对复杂的比特币价格波动数据时，它比传统方法更有优势。
Chi2特征选择方法的优势
在实验所涉及的多种特征选择方法当中，Chi2 特征选择方法表现得较为突出。在整个预测实验过程中，它展现出了较高的预测准确率，并且误差率相对较低。在针对回归问题进行的 7 天预测里，MAE 为 13.86±1.01，在所有方法中是最低的。
不仅如此，Chi2 在去除冗余特征这方面具有显著优势。过多的特征时常会对模型的判断造成干扰，然而 Chi2 能够把最有用的特征筛选出来，就如同一个精明的管家把家中无用的东西筛选出去一样。尤其在像 90 天这样长时间间隔的预测中，与其他方法相比，它能更优地捕捉到长期趋势。
模型训练与验证的过程
模型训练过程中采用了 Adam 优化器。这种优化器能够有效地提高模型的优化效率。例如，当某个比特币价格的预测因素出现微小变化时，Adam 优化器能够迅速进行调整。并且，模型在训练完成后并不会立即投入使用，而是会在不同的时间间隔进行验证。
这样做是为了确保模型的稳定性与准确性。如同一个产品需历经多轮质量检验，比特币价格预测模型也是在不同时间阶段进行检验，只有全部通过，才能安心地将其应用于实际的比特币价格预测场景中，不然就可能面临预测偏差过大的风险。
研究的局限与展望
这个研究在提升比特币价格预测准确性方面取得了成果。其深度堆叠模型以及特征选择技术具有相当的价值。不过，它存在自身的局限性。研究主要是借助历史数据来进行预测，倘若市场出现突然的重大变化，例如比特币市场出现某个国家政策的重大转变，又或者行业出现全新的技术变革等情形，那么模型预测的准确性将会大幅降低。
不过这对它的学术价值没有影响。尤其在特征选择策略对于时间序列预测方面的创新方面，依然值得学术领域去进一步深入研究和挖掘。或许后续的研究者可以在此基础上进行改进，克服当前的局限，从而构建出更为完善的比特币价格预测方法。
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