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循环网络（RNN）被广泛认为是最先进的时间序列处理算法之一，广泛应用于许多知名技术平台，如苹果的Siri语音助手和谷歌的语音搜索功能。
RNN的独特之处在于其内部存储机制，它能够“记住”之前的输入数据。这使得RNN在解决与时间序列相关的机器学习问题时，展现出无与伦比的优势，并为深度学习领域带来了巨大的突破。
本文将探讨如何利用过去六年的数据，建立一个预测比特币价格的简单模型。我们使用Python编程语言和RNN算法来帮助我们更好地理解如何利用时间序列模型进行预测。
比特币，这种于2009年1月问世的加密货币，如今已成为全球市值最高的虚拟货币。它在全球40多个交易平台上流通，支持超过30种法定货币交易。
作为一种数字货币，比特币的价格具有极高的波动性，这也为其价格预测提供了独特的机会。与传统法定货币相比，比特币的波动性要大得多，因而成为投资者和研究人员的热门研究对象。
比特币的基础架构由一组去中心化的节点组成，这些节点负责运行比特币的协议代码，并共同维护区块链的完整性。
区块链本质上是由多个区块构成的链式数据结构，每个区块包含了一系列的交易记录。所有参与区块链网络的计算机都持有同样的区块数据，且这些区块数据是公开透明的，这确保了系统的安全性和可靠性。在区块链上进行的每一笔交易，都能被网络中的每一台机器验证，因此不存在欺诈行为的可能。
比特币通过点对点技术实现即时支付，矿工负责处理区块链上的交易验证工作。
要理解比特币为何如此受欢迎，首先需要弄清楚它的运作机制。不同于传统的投资工具，加密货币并不依赖于任何实物资产或货币，它的核心价值在于提供一个无需第三方中介的价值交换渠道。比特币的去中心化特性使得网络中的任何交易都不受或银行的干预。每当发生一笔交易时，系统都会通过加密签名来验证交易的合法性。
循环网络（RNN）是网络的一种特殊形式，它被广泛认为是最强大的时序数据处理算法之一。与传统网络不同，RNN具有内部存储机制，使其能够记住历史输入，从而对时序数据的处理更为精准。
尽管RNN最早出现于上世纪80年代，但它的潜力直到近几年才得以全面释放。这主要得益于计算能力的飞跃以及海量数据的可用性。90年代出现的长短期记忆（LSTM）网络，使得RNN能够更加高效地处理时间跨度较长的序列数据。
RNN在处理时间序列数据、语音识别、自然语言处理、金融数据预测、音处理、天气预测等多个领域表现出色。与其他算法相比，RNN能够更好地理解序列中每个元素及其上下文之间的联系。
RNN的核心在于其信息循环机制：每当模型作出预测时，它不仅考虑当前的输入数据，还会参考此前的学习经验，从而提升决策的准确性。
以下的示意图展示了RNN算法中信息流的运作过程。
长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种扩展，它在传统RNN的基础上加入了更复杂的记忆机制。LSTM能够有效地记住长时间间隔内的重要信息，避免了普通RNN在面对长期依赖问题时常常出现的信息遗失问题。
LSTM的运作原理是将信息存储到“内存”中，类似于计算机的内存管理。LSTM可以读取、写入、删除存储在内存中的信息，从而决定哪些信息对当前时刻的预测至关重要。
在LSTM中，信息流通过三个“门”进行控制：输入门、遗忘门和输出门。这三个门决定了哪些信息应当进入内存、哪些信息应当被遗忘、哪些信息会对当前的输出产生影响。
每个门通过Sigmoid激活函数进行调控，其输出值在0到1之间。Sigmoid函数的特性使得LSTM能够进行反向传播和优化。
数据来源于雅虎财经。我们的第一步是对这些数据进行标准化处理。标准化的目的是将数据转换为一个统一的尺度，从而避免数值差异过大导致的模型训练偏差。
接下来，我们进入了模型建立的阶段。模型的选择往往需要反复调整和优化，以确保每个模型的结构和超参数达到最优。
对于这类问题，模型的构建过程相对简单，属于标准的操作流程。虽然无需使用高性能GPU进行训练，但当涉及更复杂的模型时，训练过程可能会持续几个小时甚至几天。
RNN和LSTM是非常强大的工具，特别适合用于分析和预测时间序列数据。我们着重于构建一个简单的模型。如果你对这个领域感兴趣，完全可以尝试更多创新的模型设计和应用。