Sin una forma física, la criptomoneda Bitcoin es difícil de analizar y sus patrones comerciales son difíciles de discernir. Shutterstock A medida que Bitcoin intenta recuperar parte del brillo que tenía a fines de 2017, cuando casi alcanzó los US $ 20,000 en valor, los inversores todavía están cuestionando cómo predecir una moneda tan volátil. Como criptomoneda, no hay una forma física que le dé valor a Bitcoin, por lo que es imposible realizar un análisis fundamental tradicional de la moneda. En consecuencia, muchos inversores rastrean los llamados indicadores técnicos de negociación (patrones geométricos construidos a partir de precios históricos y volúmenes de negociación) para comprender y predecir el movimiento futuro de Bitcoin. Algunos investigadores han encontrado éxito con grandes modelos complicados. Pero estos a veces tienen cientos de variables (o predictores) y es difícil determinar los factores clave o probar la replicabilidad de tales enfoques. También es difícil entender qué factores realmente impulsan las fluctuaciones de Bitcoin en el mercado. Durante más de 20 años, he estado investigando las aplicaciones de AI en finanzas. En la Escuela de Economía y Economía de Lang en la Universidad de Guelph, mi coautor y ex estudiante graduado Robert Adcock y yo creamos un modelo de red neuronal artificial (ANN) para probar la previsibilidad de los precios de Bitcoin. Predicción de fluctuaciones Utilizamos indicadores técnicos llamados promedios móviles como predictores. Los promedios móviles se construyen promediando los precios durante un período de tiempo (por ejemplo, 50 o 200 días) y trazándolos como una línea junto con los precios. La razón para usar promedios móviles es que si el precio de Bitcoin hoy es mayor o menor que el precio promedio en los últimos 50 o 200 días, los operadores podrían esperar la aparición de una tendencia ascendente o descendente. Si Bitcoin es impredecible, entonces no se espera que nuestro modelo supere el modelo de caminata aleatoria; esencialmente, no es mejor que adivinar. Sin embargo, nuestro modelo proporcionó algunos resultados muy interesantes con respecto a la previsibilidad de Bitcoin a lo largo del tiempo y durante episodios de volatilidad inusual. El comercio de futuros de bitcoin comenzó el domingo 10 de diciembre de 2017 en el Chicago Board Options Exchange. Aquí, los comerciantes trabajan en un pozo de comercio en el CBOE el lunes siguiente. Foto de Kiichiro Sato / AP Previsiones de inteligencia artificial. Utilizando las observaciones diarias de 2011-2018, creamos una ANN con tres predictores: devoluciones, señal de compra / venta de 50 días y señal de compra-venta de 200 días. Mira los últimos informes de Block TV. También probamos un modelo ANN que incluía el Índice de Volatilidad de Intercambio de Opciones de la Junta de Chicago (VIX) para ver si la volatilidad del mercado de valores tenía algún efecto notable en los movimientos de Bitcoin. El VIX es un índice que proporciona expectativas teóricas del mercado de 30 días según el índice S&P 500. Los valores más altos de VIX indican que el mercado hará un gran cambio. Las redes neuronales artificiales operan de manera similar al funcionamiento básico del cerebro humano. Nuestro modelo toma predictores, entradas y salidas (el cambio de precio diario de Bitcoin) e intenta aprender un patrón de todos los datos. Continúa probando sus patrones hasta que alcanza un punto óptimo donde las pruebas adicionales son redundantes. Estos modelos avanzados forman la columna vertebral de muchos programas de aprendizaje de IA que se utilizan en negocios e ingeniería. Al combinar el análisis técnico de Bitcoin y las redes neuronales, esperamos que la ANN encuentre un patrón entre los datos que nos permita predecir con mayor precisión los rendimientos futuros. Inversores no tradicionales Nuestro modelo ANN logró reducir el error de predicción de la caminata aleatoria entre un 5% y un 10% durante todo el período de observación. Estas mejoras de pronóstico son estadísticamente significativas, lo que indica que predecir los precios de Bitcoin a diario ya no es una suposición. Nuestros resultados muestran que Bitcoin no se ve afectado por la forma en que cambia el mercado de valores, lo que sugiere que los inversores del mercado tradicional e inversores en Bitcoin son dos grupos distintos. También separamos los datos en cuatro submuestras de marcos de tiempo similares para ampliar aún más las ineficiencias del mercado. El desempeño predictivo de nuestra ANN mejoró aún más dentro de estas submuestras. Una submuestra, desde octubre de 2014 hasta junio de 2016, proporcionó los mejores resultados del estudio. El modelo de señal de 200 días aislado superó la caminata aleatoria en un 43.55 por ciento. Notamos que esta submuestra tenía una baja volatilidad en comparación con las otras tres submuestras y fue el período más estable de datos que observamos. En esencia, una mayor volatilidad del mercado hace que los patrones de datos de aprendizaje y la capacitación del modelo ANN sean más difíciles. Junto con la precisión de los precios, también observamos la frecuencia con la que nuestros modelos ANN predecían correctamente si los precios aumentarían o disminuirían. Nuestro principal modelo integral durante todo el período 2011-2018 tuvo una precisión de predicción de casi el 63%. Dicho de otra manera, el comercio de Bitcoin con nuestro modelo sería, en promedio, más rentable que realizar pedidos de compra y venta al azar que tienen un 50% de posibilidades de obtener una ganancia. Especulación y burbujas predictivas. En comparación con otros modelos predictivos, nuestra ANN proporcionó el método predictivo más preciso y confiable para Bitcoin. Concluimos que la evolución histórica de los precios diarios de Bitcoin siguió tendencias predictivas (o burbujas) que surgen potencialmente de la naturaleza especulativa del comercio de criptomonedas. Creemos que el futuro de la previsión de Bitcoin, y quizás la inversión en general, reside en las capacidades de la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales. Si bien las personas pueden discutir los méritos de Bitcoin como moneda, al menos podemos apreciarlo como un producto fascinante, y ahora más fácil de predecir. ____ Nikola Gradojevic, Profesor, Finanzas, Universidad de Guelph Este artículo se ha publicado de The Conversation bajo una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original. ________________ Lea más: ¿Cómo el crecimiento de Robo-Advisors podría impulsar Crypto? 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