SIMULAÇÃO DE DUAS TÉCNICAS DE PREDIÇÃO PARA NEGOCIAÇÃO DE CRIPTOMOEDAS
DOI:
https://doi.org/10.5212/Admpg.v.12.21113.008Resumo
Marcada pela alta volatilidade no preço de criptomoedas, este mercado é responsável pela movimentação de trilhões de dólares, tendo como principal expoente a Bitcoin, moeda que no ano de 2021 ultrapassou o valor de 60 mil dólares. Assim, várias técnicas já utilizadas no mercado de ações como análise técnica e fundamentalista passaram a compor as estratégias de compra e venda dos investidores neste mercado. Além disso, técnicas computacionais da área da Inteligência Artificial, como as redes neurais artificiais do tipo Long Short Term Memory (LSTM), têm ganho destaque na previsão do mercado financeiro. Diante deste cenário, este trabalho tem como objetivo a realização de uma análise comparativa entre o uso de análise técnica e de LSTM para a predição de momentos propícios à compra, venda e manutenção de criptomoedas. O resultado obtido pelo modelo utilizando indicadores técnicos não foi satisfatório, visto que obteve um lucro de apenas 3,84% durante o período de 30 dias. Enquanto o modelo LSTM alcançou um lucro médio de 22,94% nas simulações.
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Copyright (c) 2022 Mateus Felipe Larrosa Furlan, Wagner Igarashi, Deisy Cristina Corrêa Igarashi
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