Modelo predictivo de rentabilidad de criptomonedas para un futuro cercano

RESUMEN : Una criptomoneda es un activo digital que emplea un cifrado criptográfico para garantizar su titularidad, asegurar la integridad de las transacciones y controlar la creación de unidades adicionales. Estas monedas no existen de forma física: se almacenan en una cartera digital. El valor de las criptomonedas varía en función de la oferta, de la demanda y del compromiso de los usuarios. Este valor se forma en ausencia de mecanismos eficaces que impidan su manipulación, como los presentes en los mercados regulados de valores. En muchas ocasiones los precios se forman también sin información pública que las respalde. Cada día aumenta la cantidad de personas y analistas que consideran las criptomonedas como uno de los activos más rentables para invertir, debido a esto, muchos inversores buscan la manera de hacer un pronóstico ya sea de precio o rentabilidad que pueda presentar la criptomoneda en un futuro para obtener ganancias. Como es bien sabido, las criptomonedas se caracterizan por una alta volatilidad, por eso su precio puede aumentar o también disminuir bruscamente. Por lo tanto, aquellos que decidan invertir en criptomonedas deben saber aprovechar la volatilidad a su favor vendiendo o comprando en los instantes de tiempo precisos y fundamentalmente limitando lo más posible el riesgo. Para hacer un pronóstico de criptomonedas preciso se deben considerar algunos procesos y mecanismos que ayuden a comprender qué está sucediendo dentro del mercado. Una parte del análisis, en el cual no se centra completamente este trabajo, se puede basar en el conocimiento de ciertos factores macroeconómicos, políticos y financieros. Por lo tanto, como existen tantas consideraciones en este mercado, se debe tener cuidado para no sacar conclusiones apresuradas. En el presente trabajo se busca encontrar un modelo predictivo que permita realizar un pronóstico, desde el punto de vista de la analítica de datos y el aprendizaje automático, de la rentabilidad de una de las tantas criptomonedas existentes, teniendo en cuenta las particularidades mencionadas de este mercado.

• Autores: García Álvarez, Juan David
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/29151
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/29151
• Palabra clave: Aprendizaje automático (inteligencia artificial); Machine learning; Moneda; Money; Técnicas de predicción; Forecasting; Rentabilidad; Profitability; Criptomonedas; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3041; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6214
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