Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital

Predicción de Criptomonedas

  • DESCRIPCIÓN: El campo de analytics de las criptomonedas no es concepto nuevo. Como en cualquier mercado de intercambio, al igual que en el mundo bursátil, en orden de realizar predicciones, es necesario analizar tendencias históricas y variables externas que pueden provocar la fluctuación del valor de cotización en el futuro. La predicción exitosa de estos valores maximizará las ganancias del inversor. Este proyecto propone el uso de redes LSTM alimentadas con valores OHLC (Open-High-Low-Close)  del par de cotización para generar modelos que predigan el valor futuro de cierre. Las redes LSTM son óptimas para extraer relaciones y tendencias en series temporales, gracias a su capacidad de “memorizar” en el largo plazo. Para seleccionar los mejores hiperparámetros que minimizarán la función de pérdida, se realizará un GridSearch.
  • REALIZADO POR: Jaime Ocón González
  • TITULACIÓN: Máster en Inteligencia Artificial & Data Science

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