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Predicción del precio de Bitcoin: un enfoque de dimensión de muestra de aprendizaje automático
Sumit Ranjan, Parthajit Kayal, Malvika Saraf
Economía Computacional 61 (4), 1617-1636, 2023
El propósito del artículo es predecir los precios de Bitcoin utilizando diversas técnicas de aprendizaje automático. Debido a su atributo de alta volatilidad, la predicción precisa de los precios es la necesidad del momento para una toma de decisiones de inversión acertada. Además, este estudio clasifica el precio de Bitcoin por precio diario y de alta frecuencia (precio de intervalo de 5 minutos). Para su predicción de precios diaria y de intervalo de 5 minutos, se emplea un conjunto de características de alta dimensión y características comerciales fundamentales, respectivamente. A partir de entonces, encontramos que los métodos estadísticos como la regresión logística predicen el precio diario con un 64,84% de precisión, mientras que los algoritmos complejos de aprendizaje automático como XGBoost predicen el precio en intervalos de 5 minutos con un nivel de precisión del 59,4%. Este trabajo sobre la predicción del precio de Bitcoin reconoce la importancia de las dimensiones de la muestra en los algoritmos de aprendizaje automático.
