Uso del aprendizaje automático para predecir el futuro de las criptomonedas

A día de hoy, muchas de nuestras actividades cotidianas se realizan de forma virtual, por ejemplo, asistir a clase, trabajar desde casa, incluso comprar un automóvil o una casa se puede completar virtualmente. A medida que avanzamos hacia un mundo en el que podemos hacer muchas cosas importantes virtualmente, ha cambiado por completo la forma en que pensamos y conducimos nuestra vida cotidiana. La moneda virtual también ha dejado su huella en nuestras vidas. El hecho de que las tarjetas de débito/crédito sean la primera moneda virtual solo ha allanado el camino para el futuro de la moneda virtual. Ahí es donde entra en juego la Criptomoneda. Una moneda donde no está controlada por las autoridades federales, Una moneda donde las transacciones pueden no ser rastreadas por su encriptación sofisticada y la tasa de volatilidad extrema donde Crypto puede usarse como una inversión a largo plazo o un método de pago. Las grandes empresas tecnológicas como Tesla, Microsoft y Rakuten, por nombrar algunas, están comenzando a aceptar las criptomonedas como medio de pago. Solo está impulsando el precio de cada criptografía exponencialmente por las nubes. Vivimos en un mundo donde nuestras vidas están impulsadas por algoritmos ML (Machine Leaning) para ayudar a que nuestras vidas sean un poco más fáciles. Tenemos asistentes virtuales como Alexa y Siri para ayudarnos a planificar nuestro día, o tenemos Google Maps para ayudarnos a encontrar una ruta más rápida cuando nos estamos haciendo tarde para reservar una cena. ¿Qué pasaría si te dijera que podemos usar un algoritmo específico que es tan sofisticado que puede ayudarnos a predecir el futuro de las criptomonedas y sus precios? Como entusiasta de la informática y el software, creo que las criptomonedas y el aprendizaje automático tienen una correlación que puede ayudar a predecir los precios futuros.

AI (Inteligencia Artificial) y ML ya han impactado nuestras vidas sin que lo sepamos. Tendremos una conversación con alguien por mensaje de texto sobre un tema específico y, después de abrir Tiktok o Instagram, encontrará el tema exacto del que se habló en su feed. El poder de ML & AI es implacable. Con AI & ML, ha ayudado a muchos banqueros de inversión y empresas de capital de riesgo a predecir si una acción está al alza o a la baja. Esto también ha ayudado al público en general a comprender las futuras OPI y su valor. Con Cryptocurrency ahora jugando un papel importante en el mundo de las inversiones. Las compañías de software están tratando de idear algoritmos sofisticados que ayuden a determinar el futuro de cada Crypto. Detrás de cada solución creativa hay un desafío que debe superarse. El desafío de estar con Crypto es su alta tasa de volatilidad que hace que sea casi imposible predecir su futuro. Pero todavía hay una forma de predecir los resultados a corto plazo de cada Criptomoneda específica.

Muchos científicos de datos e ingenieros de software como yo somos capaces de crear algoritmos que pueden predecir de alguna manera el precio, el volumen, los valores abiertos, altos y bajos en función de un conjunto de datos determinado de cada moneda durante un período de tiempo. Con el uso del lenguaje de código Python, podemos implementar máximos/mínimos diarios de la moneda específica durante un cierto período de tiempo y establecer una instrucción para dividir los datos en dos conjuntos y probar el 80 % y el 20 % de los datos, respectivamente. Con la implementación del precio establecido en diferentes monedas respectivamente, debemos configurar una arquitectura específica que tome datos y realice un seguimiento de datos específicos durante cierto tiempo. La arquitectura que se usa más comúnmente es la arquitectura LSTM. La arquitectura LSTM permite que el código realice un seguimiento de los datos que se utilizarán para predecir el resultado en función de los datos proporcionados. Para realizar un seguimiento de los errores que podrían cometerse, podemos usar la fórmula del error absoluto medio (MAE) para evaluar los números. La fórmula MAE se usa para medir cualquier error en el conjunto de una predicción. Con el uso del modelo de fórmula MAE, puede ayudar ligeramente al código a predecir el resultado final. Con la ayuda de la red neuronal LSTM, ciertamente podemos predecir el futuro a corto plazo de las criptomonedas.

Bitcoin a menudo viene a la mente cuando se usa el término Crypto. Tiene la capitalización de mercado más alta de todas las Crypto. Si tuviera que comprar un par de Bitcoins en 2012, cuando el precio de cada moneda rondaba los $12 USD. El valor neto de su inversión estaría muy por encima de las 6 cifras en la actualidad. Nadie había predicho que Bitcoin crecería exponencialmente hasta el precio actual. ¿Qué hizo que el precio de la moneda subiera tanto? Sería la creciente adaptación como método de pago. Muchas empresas han comenzado a aceptarlo como pago. Siendo Tesla el más grande, acepta Bitcoin de sus clientes como método de pago para su EV. Las empresas tecnológicas están comenzando a presentar tendencias específicas que afectan la volatilidad de las criptomonedas y están desarrollando algoritmos que pueden predecir el precio. Aunque el desarrollo ha sido restrictivo debido a su alta volatilidad, problemas de seguridad, factor político y competencia interna. Las empresas tecnológicas creen que eventualmente se puede crear un algoritmo que tome en cuenta todos los factores que contribuyen a su volatilidad y prediga su futuro. El desarrollo de un algoritmo tan sofisticado revolucionará el mundo de la tecnología. Sería el comienzo de una generación completamente nueva en la que nuestro futuro solo puede predecirse mediante un algoritmo. Las criptomonedas con la capitalización de mercado más alta, como Bitcoin, Ethereum y Solana, serían más fáciles de predecir con la tendencia de datos disponible. Todos los días vemos nuevos tipos de criptomonedas. Están inspirados en un programa de televisión popular que se ha vuelto viral o en una moneda de meme con la que quieren competir contra otra moneda de meme. Con todas las monedas nuevas que ingresan, es más difícil predecir el futuro. Monedas como Doge y Shiba Inu son excelentes ejemplos, nadie vio el crecimiento de capitalización de mercado esperado de esas monedas meme. Con el respaldo del CEO de Tesla, Elon Musk, la moneda doge experimentó un aumento del 9,800% durante el año pasado. Mientras que el aumento de Shiba nunca se pronosticó a su aumento de 74,000,000% durante el año pasado. Este es solo un ejemplo de cómo se comparan los Cryptos impredecibles con los índices bursátiles.

Dentro de esta generación, la inversión de dinero ha aumentado rápidamente. La gente preferiría poner sus ahorros en el mercado de acciones o criptomonedas que comprar una casa o una propiedad, o muchas personas están dispuestas a dejar sus trabajos en Day Trade, donde la mayoría siente que existe la posibilidad de ganar más dinero. Con la alta volatilidad dentro del mercado Crypto, muchos han encontrado una manera de ganar incluso más dinero que en el mercado de valores en un corto período de tiempo. Con plataformas que brindan el comercio de Criptomonedas más fácil que nunca, por lo tanto, es una de las razones por las que las Criptomonedas están ganando tanta popularidad en un período de tiempo tan corto.

Como inversionista involucrado en el mundo de las criptomonedas y mi carrera en tecnología, creo firmemente que usaremos las criptomonedas como medio de pago todos los días y que habrá un algoritmo que nos ayudará a predecir futuros a largo plazo de Crypto que revolucionaría la industria y la economía para mejor.

Fuente: https://medium.com/@pratyushdutta29/using-machine-learning-to-predict-the-futures-of-cryptocurrencies-dafb3f823adb?source=rss——cryptocurrency-5