Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas
| Autor: | Uzonyi, Noémi |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia instname |
| Popis: | [ES] La popularidad de las criptomonedas se ha disparado en los últimos años debido al crecimiento de precio exponencial, la entrada de importantes inversores y la importancia de su capitalización bursátil. Aunque el aprendizaje automático ha tenido éxito en predecir los precios del mercado de valores a través de una serie de modelos de series temporales diferentes, su aplicación para predecir los precios de las criptomonedas ha sido bastante restrictiva. Su alta volatilidad conduce a un gran potencial de importantes beneficios si se adoptan estrategias de inversión inteligentes. Desafortunadamente, debido a su falta de índices, las criptomonedas son relativamente impredecibles en comparación con las predicciones financieras tradicionales, como una predicción del mercado de valores. En este trabajo se van a comparar diferentes algoritmos de machine learning incluyendo también redes neuronales profundas para intentar predecir el precio de las criptomonedas basado en las series históricas de precios. Se realizaran los backtesting apropiados para evaluar el comportamiento de los mismos, y se podrán a prueba con datos nuevos en las semanas previas a la conclusión del trabajo. [EN] The popularity of cryptocurrencies skyrocketed in the last years due exponential price growth, the entry of important investors and the importance of their market capitalization. Although machine learning has been successful in predicting stock market prices through a host of different time series models, its application in predicting cryptocurrency prices has been quite restrictive. Their high volatility leads to the great potential of high profit if intelligent investing strategies are taken. Unfortunately, due to their lack of indexes, cryptocurrencies are relatively unpredictable compared to traditional financial predictions like a stock market prediction. In this work, different machine learning algorithms will be compared, including deep neural networks to try to predict the price of cryptocurrencies based on historical price series. Appropriate backtesting will be carried out to evaluate their behavior, and they will be able to be tested with new data in the weeks prior to the conclusion of the work. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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