Estudio de la capacidad predictiva de redes neuronales profundas sobre la cotización de criptomonedas
Authors
Cabrejas Marina, JorgeDate
2022Keywords
Métodos autorregresivos
Machine Learning
Deep Learning
Criptomonedas
Redes neuronales
Autoregresive methods
Cryptocurrencies
Neural networks
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Con la reciente aparición de las criptomonedas como activo de inversión, método de pago e intercambio de
valor entre individuos, y su reciente y creciente adopción, indudablemente se han vuelto un instrumento
financiero de peso de creciente importancia que día tras día tiene mayor relevancia dentro la vida de
las personas. Numerosas plataformas donde comprar, vender e intercambiar las distintas criptomonedas
surgen día a día, así como nuevas maneras que facilitan el acceso a gente con pocos conocimientos sobre
ellas. A su vez, cada día más empresas invierten en la creación de sistemas que usan las mismas tecnologías
que estas criptomonedas, creando un nuevo abanico de posibilidades en cuanto a innovación, permitiendo
la formación de un mundo descentralizado donde la aparición de terceros es innecesaria para su manejo.
Esto abre la puerta a la pregunta de si realmente es posible predecir cual va a ser el precio de las
mismas en el futuro, hecho que es de especial relevancia en el mundo de la informática y las matemáticas
aplicadas, surgiendo la duda de si las diferentes técnicas y modelos usados en otros problemas similares,
como la bolsa de valores, son aplicables en este ámbito.
Con esta premisa, este proyecto busca analizar distintos grupos de criptomonedas para posteriormente
aplicar diferentes métodos pertenecientes al Machine Learning y el Deep Learning a las mismas, a efectos
de determinar si alguna de estas posee unas características concretas que faciliten el proceso predictivo
que se aplicará sobre las mismas. With the recent growth of cryptocurrencies as an investment, way of payment and value exchange method
and theirs increasingly adoption, they have undoubtedly become an important financial tool that each
and every day has more and more importance in the life of people. Several different platforms where
to buy, sell and exchange numerous cryptocurrencies are born every day, as many ways for people to
improve their knowledge about them. Also, everyday new companies invest in the creation of systems
based on the same technologies as these cryptocurrencies, creating a new range of possibilities in matters
of innovation, making it possible for a decentralized world where third-parties are unnecessary for its
management to be born.
This opens the door to the question: is it really possible to predict what their price is going to be in
the future? This is notably relevant in the world of Computer Science and Applied Mathematics, making
us think if the different techniques and models used in other similar problems, as the stock market, are
applicable in this field.
With this premise, this project looks forward to analyze different groups of cryptocurrencies to afterwards
apply different methods from Machine Learning and Deep Learning to them, with the purpose of
determining if any of them possess some specific characteristics which ease the predictive labour that will
be applied to them.
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TFG_Cabrejas_Marina_2022.pdf | 4.423Mb |
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