Uma das maiores questões no mercado de criptomoedas é a alta volatilidade e a dificuldade em prever, com precisão, qual será o próximo movimento.
Pensando nisso, o cientista de dados Abinhav Sagar, do Instituto de Tecnologia Vellore da Índia, usou o aprendizado de máquina para prever o preço dos criptoativos em tempo real.
Em um artigo publicado no site Towards Data Science, o pesquisador explicou que seu projeto depende da Long Short Term Memory (LSTM), um tipo de rede neural recorrente que “lembra” valores em intervalos arbitrários.
A LSTM pode classificar, processar e prever séries temporais com intervalos de tempo de duração desconhecida, tornando possível a previsão do comportamento no criptomercado.
No texto, Sagar enfatiza que prever os preços das criptomoedas é mais difícil do que realizar a previsão do mercado tradicional, e acrescenta:
“A razão por trás disso é óbvia, pois os preços das criptomoedas dependem de muitos fatores como progresso tecnológico, concorrência interna, pressão nos mercados para entregar, problemas econômicos, questões de segurança, fator político, etc”, declarou.
Para treinar a rede neural LSTM para prever os preços das criptomoedas, o pesquisador usou um conjunto de dados da CryptoCompare e avaliou os resultados com base no Erro Absoluto Médio e traçou os resultados das previsões produzidas pelo aprendizado de máquina.
O resultado? Sua previsão foi quase exata, confira:
O código usado no projeto está disponível no GitHub.