PREDICCIÓN DE CRIPTOMONEDAS UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES RECURRENTES
DOI:
https://doi.org/10.47820/recima21.v4i6.3378Palabras clave:
Bitcoin, Pandas, TensorFlow, Red Neuronal Recurrente, Aprendizaje ProfundoResumen
El presente estudio demuestra la creación de software que tiene la capacidad de predecir la oscilación de la criptomoneda Bitcoin a través del aprendizaje profundo, a través de la red neuronal recurrente del tipo Long-Term Memory (LSTM), que manipula los valores de cierre de la criptomoneda como datos secuenciales temporales. El desarrollo del software se basó en la programación Python, utilizando librerías como Pandas, TensorFlow y Numpy, que se utilizan comúnmente para la visualización y análisis de datos. El proceso de aprendizaje del programa se basó en los valores de Bitcoin en el período comprendido entre enero de 2016 y enero de 2022. A partir de la lectura de los datos, el software generó un gráfico de predicción final, que demostró ser capaz de predecir la oscilación de una criptomoneda, a pesar de cierta divergencia del valor real y el valor previsto. Puede optimizar el software refinando el número de pruebas realizadas. Sin embargo, los resultados obtenidos no pueden ser confiables o utilizados como una herramienta de inversión.
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