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Sin embargo, el surgimiento de un nuevo tipo de monedas con características propias, conocidas como cryptocurrencies, plantea retos adicionales. En este sentido, el paper plantea analizar en qué medida las publicaciones en las redes sociales pueden capturar las expectativas colectivas de los inversores, y afectar el valor futuro de la moneda. cryptocurrency price prediction api

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La metodología empleada para el source de los datos y la aplicación de esta técnica de pronóstico de series temporales nos permite obtener una predicción con un Error Porcentual Absoluto Medio de Cryptocurrency price prediction api modeling and prediction of time series is an arduous and essential task for financial optimization procedures.

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Por otro lado, el mercado de valores es un conjunto de mercados e intercambios donde empresas e inversores emiten y negocian acciones, bonos y otras clases de valores. En ese sentido, permite a las empresas recaudar dinero ofreciendo acciones y bonos corporativos; y a los inversores, participar en los logros financieros de las empresas, generando dinero a cryptocurrency price prediction api de dividendos.

Ambos mercados -divisas y valores- presentan una serie de características que las hacen parecidas.

Sin embargo, es su finalidad lo que las hace similares. Entonces, el objetivo final es conseguir el mejor valor del trade-off entre retorno y riesgo. Por ello, una serie de técnicas se han desarrollado para reducir la incertidumbre y para brindar cryptocurrency price prediction api al proceso de decisión.

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Esta técnica busca predecir el valor de una variable en el tiempo t usando como datos de entrada los valores de la variable en una ventana de tiempos anteriores. Específicamente, en este tipo de mercados se busca predecir el valor de cierre de una divisa o acción, a partir de un conjunto de cryptocurrency price prediction api e.

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Recientemente, ha aparecido un nuevo tipo de mercado que, aunque difiere de los mencionados anteriormente, guarda cierta similaridad: el mercado cryptocurrency price prediction api criptomonedas.

Específicamente, es un activo que sirve como medio de intercambio para asegurar transacciones financieras, controlar la creación de unidades adicionales y verificar la transferencia de activos.

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No obstante, cryptocurrency price prediction api pueden identificar diferencias entre ellos. Sin embargo, ante una mayor asimetría de información en este tipo de mercado, las expectativas de los inversores se ven moldeadas en mayor medida por las expectativas de otros inversores o ciertas comunidades 1.

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Con el desarrollo de la Web 2. Las redes sociales también operan 24 horas al día, 7 días a la semana, días al año, por lo que los inversores de criptomonedas naturalmente dirigen su cryptocurrency price prediction api a fuentes como Reddit y Twitter cuando debaten sobre nuevos desarrollos y posibles valoraciones 2.

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En el presente trabajo, se propone una metodología cryptocurrency price prediction api busca combinar información del comportamiento de las criptomonedas en sí, así como de las expectativas e interacciones de inversores en las redes sociales.

Para ello, se plantea elaborar una técnica de pronósticos basada en Long Short Term Memory LSTM y Recurrent Neural Networks RNN que utilice como predictores los valores previos asociados a las criptomonedas cryptocurrency price prediction api a las expectativas construidas entorno a las mismas expresadas a través de Sentiment Analysis de tweets.

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En 3 se define las criptomonedas como activos digitales que funcionan como un medio de intercambio basado en sistemas de criptografía que aseguran las transacciones, controlan la creación de monedas y verifican la transferencia segura de activos. Las criptomonedas datan delaño en que Satoshi Nakamoto publica su paper titulado "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System" 5sentando las bases necesarias para el funcionamiento de un cryptocurrency price prediction api de monedas electrónicas sin necesidad de un cryptocurrency price prediction api central.

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Como ya ha sido mencionado, la tecnología que hace posible la presencia de Bitcoin y otras criptomonedas en la economía actual es conocida como Blockchain. El trabajo de 6 modela sencillamente el sistema.

Todas las transacciones forman parte de una red y son escuchadas por todos los participantes. Todo el historial de intercambios se registra dentro del Blockchain y puede ser verificado por todos los participantes. La ola de criptomonedas desencadenada por el éxito de Bitcoin cryptocurrency price prediction api el ha recibido mucha atención de los medios y los inversionistas debido cryptocurrency price prediction api las características de estos activos, su potencial como herramientas transaccionales y sus impresionantes fluctuaciones de precios 6.

Este crecimiento exponencial es el resultado de la creciente especulación de los inversores por un lado y cryptocurrency price prediction api la introducción de nuevas criptomonedas por otro. En el presente estudio trabajaremos con la criptomoneda líder del mercado: Bitcoin.

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Se plantea revisar el Estado cryptocurrency price prediction api Arte en un orden lógico específico. El enfoque aquí es reconocer y registrar las principales técnicas y marcos aplicados en la predicción de valores que dependen de leyes de oferta y demanda.

Paralelamente, establecer ciertos umbrales de comparación o benchmarks para tener disponibles al concluir sobre nuestros resultados. En su caso buscan comparar las redes neuronales bayesianas con otros modelos predictivos en su capacidad para predecir el precio de Bitcoin.

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Lo novedoso de su estudio es que una cantidad importante cryptocurrency price prediction api variables trata netamente de la tecnología que soporta a la criptomoneda. Por eso encontramos atributos como: tamaño promedio de bloque, transacciones por bloque, tiempo de confirmación medio, ratio de hash, entre otras.

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Esta técnica consiste en escoger una "ventana" de los datos ordenados temporalmente y entrenar el algoritmo siempre con una cantidad fija de datos en vez de con todo cryptocurrency price prediction api dataset. La conclusión del trabajo es que se encontró evidencia empírica que indica que la volatilidad en los precios del Bitcoin se debe, en una gran parte, a la información del blockchain directamente involucrada en la oferta y demanda del Bitcoin y no a otras variables macro-financieras como se pensaba.

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En el trabajo de 9 se realiza un estudio centrado en predecir el precio de las acciones en operaciones intradía inversiones en acciones que se cierran antes que acabe la jornada. Esto demuestra las ventajas que se obtienen de fusionar distintas técnicas en el desarrollo del modelo de pronóstico de la variable en estudio. Con la información de precios diarios de una acción, cada regla especifica si vender, comprar o no hacer cryptocurrency price prediction api respecto a la misma.

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Con resultados anteriores de un cryptocurrency price prediction api de acciones se entrenó un algoritmo de Random Forest y un modelo híbrido entre Gradient Boosting y Random Forest: Gradient Boosted Random Forest, de manera que, en base a las reglas mencionadas, se dé un "veredicto final".

Se da como resultado que la red neuronal con dos variables de entradas tenía un mejor desempeño en el pronóstico. Para el lector que se encuentre escéptico ante el uso de variables provenientes de redes sociales para predecir precios de criptomonedas, lo invitamos a referirse a 14151617 que son solo algunas de las investigaciones en cryptocurrency price prediction api quedó comprobado la propiedad de plataformas como Twitter para monitorear el sentimiento de los inversores y cambios en los precios del mercado de Bitcoin y otras criptomonedas.

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El estudio de 7 es la primera prueba que se ofrece sobre la efectividad de datos de redes sociales para predecir precios de una criptomoneda alternativa alt-coin como ZClassic.

Tomando estos tweets agrupados por cryptocurrency price prediction apicomo dato, luego se procede a aplicar un modelo, Extreme Gradient Boosting o XGBoost, cryptocurrency price prediction api predecir el precio horario de la criptomoneda. Esto permite concluir a los investigadores que el mercado de alt-coins tiene una fuerte dependencia de las expectativas de los inversionistas de criptomonedas.

También se desprende que Twitter es una plataforma en donde se puede capturar exitosamente el sentimiento de los inversionistas y convertir estos en señales tempranas de las fluctuaciones en alt-coins. En este caso particular, se cryptocurrency price prediction api tweets extraídos durante un periodo de tiempo determinado.

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Cabe resaltar que en el estudio se proponen dos enfoques para el entrenamiento de los clasificadores: formar los vectores característicos utilizando directamente los textos de cada tweet o, generar los mismos con las puntuaciones positivas y negativas de las palabras de cada post, obtenidas de APIs de terceros. Cryptocurrency price prediction api aporte radica en los distintos rangos de tiempo que consideraban para agrupar los tweets desde 5 minutos a 4 horas.

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Dentro del preprocesamiento se describe el tratamiento de variables continuas y textuales a utilizar. La estructura completa de la metodología se detalla en la Figura 2.

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La primera fase de esta metodología se enfoca en la recolección de datos. Se consiguió un total de observaciones.

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La cantidad de tweets extraídos correspondientes al periodo de la variación del precio de las acciones de las criptomonedas fue de 41 Estos datos textuales tienen que ser transformados a una representación cuantitativa. Para llegar a esta representación, previamente se realiza un preprocesamiento para reducir el cryptocurrency price prediction api en el set de tweets. Este es detallado a continuación.

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El segundo paso consistió en remover todos los caracteres no alfabéticos; signos de puntuación y los símbolos " " y " ", correspondientes a hashtags y menciones a usuarios usados en esta plataforma social. Este fue complementado con un diccionario de cryptocurrency price prediction api propia para mejorar la cryptocurrency price prediction api de filtrado ya que se consideró relevante para este estudio los nombres de las criptomonedas y los adjetivos que las acompañaban.

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Posteriormente, se llevó a cabo el proceso de lematización de palabras. Una vez que su función gramatical verbo, sustantivo, adjetivo, entre otros sido determinada, se obtiene el lema de cada palabra, o forma de diccionario. Este procedimiento permite agrupar las inflexiones y variaciones de una palabra para cryptocurrency price prediction api pueda analizarse como un solo elemento.

Cryptocurrency price prediction api esta forma cada tweet queda representado por una estructura similar a un vector de características, conformado por sus palabras o tokens. Finalmente, esta estructura es utilizada para vectorizar numéricamente el documento, con la herramienta TextBlob. Una red neuronal recurrente LSTM tiene como objetivo aprender dependencias a largo plazo; es decir, aprender las dependencias de valores futuros de una secuencia en función a los valores anteriores.

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El core de una red LSTM se basa en el estado de una celda. La red LSTM modifica el estado de la celda al añadir o quitar información del estado de la celda anterior Cryptocurrency price prediction api t-1 para producir un nuevo estado C t El primer paso en una LSTM consiste en decidir qué información va a permanecer en el estado de la celda.

El siguiente paso es decidir qué información retener en el estado de la celda.

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Finalmente, se necesita calcular la salida. Esta se debe basar en el estado cryptocurrency price prediction api, pero no toda la información es parte de la salida. Luego, se aplica una tangente hiperbólica para tener valores entre -1 y 1 y se multiplica estos valores por la activación de la capa sigmoidal para solo tener como output los valores seleccionados ecuaciones 5 y 6.

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Esta arquitectura es particularmente interesante, https://womenonwheels.cam/contentos/keepkey-cryptocurrency-hardware-wallet.php que ataca el problema del "vanishing gradient" 2122 ; donde al aplicar back propagation en redes recurrentes el vector de gradiente se vuelve tan pequeño que la actualización de pesos toma demasiado tiempo o se excede la cantidad de memoria disponible.

Esta arquitectura permite entender patrones interesantes en las secuencias de datos como las que cryptocurrency price prediction api presentan con series temporales de precios de criptomonedas.

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cryptocurrency price prediction api A continuación, se muestra en la Figura 7 la arquitectura de red aplicada en el presente trabajo que se resume en 32 procesadores por capa. Para este trabajo se utilizó una arquitectura recurrente con una capa de dropout y una capa densa para realizar la regresión.

Se cryptocurrency price prediction api una capa densa o fully connected sin función de activación para obtener el valor final de la regresión. En la Figura 8se presenta el ajuste de las predicciones de la red al valor real. Al tener miles de registros, detectar las diferencias visualmente es complicado.

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En este caso se utilizó 50 épocas cantidad de veces que se completa una iteración32 neuronas o hidden units. Se obtuvo un RMSE de 0.

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Exactamente, por eso hay que valorar de antemano el futuro.

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SpaceChain $610,538,645 6.35% 0.0429 +0.94% $24.740320
SKY $4,900,466 3.70% 0.0755 +0.76% $6.316972
Linker Coin $660,286 4.23% 0.0247 -0.51% $33.656516
Curecoin $292,702,984 8.28% 0.0435 +0.18% $31.663832
FTC $477,257 3.43% 0.0986 +0.62% $14.78147
XTP $169,406 2.61% 0.0295 -0.35% $2.42633
Pirate Chain $869,734 2.99% 0.0336 +0.91% $35.107234
ADK $596,945 5.49% 0.0137 +0.28% $44.49163
Maecenas $593,536 5.39% 0.082 +0.39% $40.222907
Monetha $139,178 6.88% 0.0149 -0.90% $10.36034
DATx $71,974,996 9.53% 0.0960 -0.37% $9.799433
HOTT $78,484,225 2.43% 0.0603 -0.90% $2.896912

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Comments

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