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Pronóstico y trading del precio de bitcoin: enfoques de análisis de datos

Autores: Al-Nefaie, Abdullah H.; Aldhyani, Theyazn H. H.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Pronóstico y trading del precio de bitcoin: enfoques de análisis de datos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Criptomoneda
Bitcoin
Modelos de predicción
Inteligencia artificial
Volatilidad
Aprendizaje profundo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Actualmente, la criptomoneda más popular es el bitcoin. Predecir el valor futuro del bitcoin puede ayudar a los inversores a tomar decisiones más informadas y proporcionar a las autoridades un punto de referencia para evaluar las criptomonedas. La novedad de los modelos de predicción propuestos radica en el uso de inteligencia artificial para identificar el movimiento de los precios de las criptomonedas, en particular los precios del bitcoin. Es necesario un modelo de pronóstico que pueda predecir con precisión y fiabilidad la volatilidad del mercado y las variaciones de precios para la gestión de carteras y la optimización en este mercado financiero en constante expansión. En este artículo, investigamos un análisis de series temporales que utiliza el aprendizaje profundo para investigar la volatilidad y proporcionar una explicación para este comportamiento. Nuestros hallazgos tienen ramificaciones gerenciales, como el potencial para desarrollar un producto para inversores. Esto puede ayudar a ampliar nuestro modelo ajustando varios hiperparámetros para producir un modelo más preciso para predecir el precio de las criptomonedas. Otra posible implicación gerencial de nuestros hallazgos es el potencial para desarrollar un producto para inversores, ya que puede predecir el precio de las criptomonedas de manera más precisa. Los modelos propuestos fueron evaluados recopilando precios históricos de bitcoin desde el 1 de enero de 2021 hasta el 16 de junio de 2022. El análisis de los resultados de los modelos GRU y MLP reveló que el modelo MLP logró una regresión altamente eficiente, con R = 99.15% durante la fase de entrenamiento y R = 98.90% durante la fase de prueba. Estos hallazgos tienen el potencial de influir significativamente en la adecuación de la fijación de precios de activos, considerando las incertidumbres causadas por las monedas digitales. Además, estos hallazgos proporcionan instrumentos que contribuyen a establecer la estabilidad en los mercados de criptomonedas. Al ayudar en la evaluación de activos de criptomonedas, como el bitcoin, nuestros modelos ofrecen resultados exitosos altos y constantes en un horizonte de predicción futura. En general, los modelos descritos en este artículo ofrecen estimaciones aproximadamente precisas del valor real del mercado de bitcoin. Dado que los modelos permiten a los usuarios evaluar con mayor precisión el momento de las ventas y compras de bitcoins, tienen el potencial de influir significativamente en la economía cuando son utilizados por inversores y comerciantes.

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