septiembre 29, 2022

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Aprendizaje automático para anticipar los precios de Bitcoin

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La inversión en Bitcoin se está volviendo cada vez más popular entre los inversores institucionales y los particulares en la actualidad. Si bien Bitcoin ofrece oportunidades de inversión únicas, el éxito requiere principalmente una mejor comprensión de cómo se mueven los precios de Bitcoin. Las criptomonedas son altamente volátiles y todo inversor debe saber anticipar el valor de un activo para evitar riesgos y maximizar la rentabilidad. Anticipar el precio de Bitcoin le permite decidir cuándo comprar o vender sus tokens. Por lo tanto, si planea operar con Bitcoin, puede considerar utilizar una plataforma comercial confiable como bitcoin-360-ai.co

Existen muchas opciones para que los inversores y comerciantes predigan los movimientos de precios de Bitcoin. El aprendizaje automático es una de las alternativas comúnmente utilizadas para predecir los precios futuros de Bitcoin. El siguiente artículo explora cómo usar el modelo de aprendizaje automático Long Short-Term Memory (LSTM) para predecir los precios de Bitcoin.

El modelo Long Short-Term Memory (LSTM)

El modelo Long Short-Term Memory es una red neuronal recurrente que puede generar dependencias a largo plazo. Al igual que usar experiencias pasadas para informar resultados futuros, el modelo LSTM se basa en puertas de actualización y olvido de fechas para recordar aleatoriamente y descartar datos históricos para predecir movimientos de precios.

Cómo funciona el modelo LSTM

El modelo LSTM facilita las predicciones de precios a través de varias herramientas y aplicaciones. Las herramientas recomendadas incluyen Numpy, Pandas, Tensorflow o Keras y Jupyter Notebooks.

Recolección de datos

Necesitará datos de entrenamiento para desarrollar el modelo LSTM. Cualquier dato de precio financiero puede funcionar, siempre que esté disponible en intervalos de minutos y sea considerable. Alternativamente, también puede recopilar datos financieros utilizando herramientas.

Preparación de datos

El primer paso es importar todos los paquetes necesarios, cargar el conjunto de datos y eliminar las filas no deseadas que no utilizará. Luego, divida el conjunto de datos en un conjunto de prueba con características estándar y un conjunto de entrenamiento. Los expertos recomiendan la estandarización para reducir el sobreajuste cuando la variación de algunas características puede ser mayor que otras.

El uso del modelo de memoria a largo plazo requiere organizar los datos en bloques. Por ejemplo, puede agrupar los datos en intervalos de un minuto y usar bloques de 60 minutos para predecir el siguiente bloque.

Entrenar el modelo

Puede elegir varios tipos de modelos, pero el secuencial es el más sencillo. Por ejemplo, suponga que su modelo tiene cinco capas ocultas, con 50 neuronas cada una y un abandono entre cada capa. Luego, use la función de pérdida de error cuadrático medio, el optimizador de Adam, establezca un tamaño de lote de 32 y revise la red durante diez épocas.

Además, decida sobre los hiperparámetros. La mejor manera de probar múltiples opciones es comprender qué funciona mejor en sus datos de prueba y durante la implementación. Los expertos recomiendan optimizar sus hiperparámetros. Luego, ahora puede ver cómo se desempeña el modelo en comparación con sus datos de prueba para crear predicciones. Los valores predictivos deben coincidir con los datos de entrenamiento para que el modelo sea efectivo.

Predecir los precios futuros de Bitcoin

El modelo LSTM tiene un poder predictivo impresionante, pero no sigue los datos de prueba con precisión. Las predicciones parecen seguir de cerca los cambios en los precios. Sin embargo, no suelen dar una previsión precisa de los precios cuando se producen esos movimientos. Eso significa que puede que no funcione para todas las estrategias comerciales.

El aprendizaje automático demuestra que los datos financieros simples pueden ayudar a predecir cambios a corto plazo en el precio de Bitcoin. Hoy en día, las plataformas criptográficas establecidas brindan una amplia gama de herramientas predictivas, como el modelo LSTM, para permitir a los inversores anticipar los precios de Bitcoin. Sin embargo, el uso de herramientas de aprendizaje automático requiere cierto conocimiento y experiencia para tener éxito. En general, predecir los movimientos de precios de Bitcoin es esencial para evitar los riesgos de volatilidad y maximizar las ganancias. El modelo LSTM es la herramienta de aprendizaje automático más común e ingeniosa que los principiantes y los inversores expertos pueden anticipar de manera eficiente los precios de Bitcoin.

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