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Deep learning es utilizado para predecir el precio de Bitcoin

Científico de la India, ha publicado un artículo donde explica el uso de algoritmos de “deep learning” para predecir el precio de Bitcoin.

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El científico de datos del Instituto de Tecnología Vellore en India, Abinhav Sagar, compartió un artículo donde explica el desarrollo de un modelo basado en “deep learning” para predecir el precio de Bitcoin en tiempo real.

El mercado de las criptomonedas tiene la reputación de ser altamente volátil, impredecible y en constante cambio. Esto ha motivado a la creación de herramientas que buscan ser un apoyo para la actividad del trading.

Desde sencillos indicadores hasta bots de trading, son habitualmente utilizados. En ese sentido; Abinhav Sagar, presentó un algoritmo basado en aprendizaje profundo.

Según Sagar, es posible utilizar una red neuronal de memoria a corto plazo ( Long Short-Term Memory, LSTM por sus siglas en Inglés) para predecir el precio de Bitcoin y otras criptomonedas con precisión en el mundo real. 

“Su alta volatilidad conduce al gran potencial de alto beneficio si se toman estrategias de invención inteligentes. Desafortunadamente, debido a su falta de índices, las criptomonedas son relativamente impredecibles en comparación con las predicciones financieras tradicionales como la predicción del mercado de valores”; comentó Sagar en su publicación.

El modelo de predicción basado en “deep learning“.

En su publicación, Sagar muestra los cuatro pasos que puede tomar con la tecnología para crear predicciones de precio de Bitcoin y criptomonedas en un mercado “relativamente impredecible”.

  1. Obteniendo datos de criptomonedas en tiempo real.
  2. Preparar datos para entrenamiento y pruebas.
  3. Predecir el precio de la criptomoneda utilizando la red neuronal LSTM.
  4. Visualiza los resultados de la predicción.

Sagar alimentó conjuntos de datos especialmente preparados basados ​​en el historial de precios y volúmenes de CryptoCompare

El código del proyecto completado se puede encontrar en GitHub

Los resultados del modelo se visualizaron junto con los movimientos de precios reales y se compararon.

La visualización de Sagar de sus predicciones de criptomonedas en tiempo real utilizando deep learning
La visualización de Sagar de sus predicciones de criptomonedas en tiempo real utilizando deep learning

Según los datos mostrados por Sagar, al comparar los resultados del modelo de Sagar con el movimiento real de los precios; se puede observar una precisión bastante aceptable.  

Debido a que se trata de un mercado con alta volatilidad; es de llamar la atención el nivel de cercanía entre la predicción del modelo y la línea real del precio de Bitcoin.

Sin embargo; existen desviaciones fáciles de detectar que podrían atribuirse a imperfecciones del modelo o a lo impredecible del mercado cripto.

Una vez que se establezca un modelo de predicción que mejore a partir de este punto, esas desviaciones deberían disminuir; por lo que queda por ver qué impacto potencial podría tener dicho modelo en el mercado.

2 Comments
  1. Avatar
    José antonio 4 meses ago
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    Lamento decir que el codigo de ese indio no sirve. Hacer una predicción con lstm que no toma su salida como entrada para la próxima predicción no hace otra cosa que duplicar la entrada. He visto varios de esos códigos por ahí y ninguno funciona. Predecir el mercado con un algoritmo es el santo Grial que por ahora, nadie ha alcanzado (o el que lo ha alcanzado, ni de cola lo va a publicar).

    • ivanulg
      ivanulg 4 meses ago
      Reply

      Gracias por tu comentario José.

      Sin duda, el desarrollo de los códigos cada vez será mucho mayor; siendo los algoritmos de código abierto “una radiografía” que permite a más desarrolladores entender y tomar ideas y generar o mejorar nuevos códigos; lo que permite un avance acelerado.

      En mi opinión, la acción misma de “predecir el mercado”; sería tanto como ver el futuro, algo que considero no está a la vista en el trading; por lo que los algoritmos actuales solo podrán mejorar su nivel de certeza o velocidad de acción sin poder alcanzar la perfección de un 100%.

      Saludos cordiales.

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