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Prevendo o volume de moedas alternativas ao Bitcoin com machine learning e o impacto dessa previsão no volume do Bitcoin

One of the great challenges of analyzing cryptocurrencies, especially Bitcoin and its alternative currencies (Altcoins), is price fluctuation, which makes it difficult to estimate whether this asset is in good shape buy or sell. This work aims to use the volume indicator and quotations of 4 other al...

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Autor principal:	Tenório, Anderson da Silva
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2023
Assuntos:	Bitcoin Banco de dados Moeda virtual Aprendizado de máquinas Data bases Birtual currency Machine learning CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30641
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spelling	riut-1-306412023-02-28T06:07:07Z Prevendo o volume de moedas alternativas ao Bitcoin com machine learning e o impacto dessa previsão no volume do Bitcoin Predicting the volume of alternative currencies to Bitcoin with machine learning and the impact of this forecast on bitcoin volume Tenório, Anderson da Silva Casanova, Dalcimar Casanova, Dalcimar Oliva, Jefferson Tales Fávero, Eliane de Bortoli Bitcoin Banco de dados Moeda virtual Aprendizado de máquinas Data bases Birtual currency Machine learning CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO One of the great challenges of analyzing cryptocurrencies, especially Bitcoin and its alternative currencies (Altcoins), is price fluctuation, which makes it difficult to estimate whether this asset is in good shape buy or sell. This work aims to use the volume indicator and quotations of 4 other alternative cryptocurrencies to Bitcoin (Altcoins) in the short term and apply the Long Short-Term Memory (LSTM) method Memory). The results aim to discover the future volumetry behavior of Bitcoin. Forecast values were obtained with root mean square error (RMSE) equal to 39.62 for Altcoins and 355.60 for Bitcoin, values which should be adjusted closer to zero to be qualitatively better adjusted. Um dos grandes desafios de analisar as criptomoedas, em especial o Bitcoin e suas moedas alternativas (Altcoins), é a flutuação de preço, o que dificulta a forma de estimar se este ativo está em bom momento de compra ou venda. Este trabalho visa utilizar o indicador volume e as cotações de outras 4 criptomoedas alternativas ao Bitcoin (Altcoins) no curto prazo e aplicar o método Memória longa de curto prazo (LSTM - do inglês, Long Short-Term Memory). Os resultados objetivam descobrir o comportamento de volumetria futuro do Bitcoin. Foram obtidos valores de previsão com raiz do erro médio quadrático (RMSE) igual a 39,62 para as Altcoins e 355,60 para o Bitcoin, valores estes que deveriam estar ajustados mais próximos de zero para qualitativamente estar melhor ajustado. 2023-02-27T12:02:42Z 2023-02-27T12:02:42Z 2022-12-12 bachelorThesis TENÓRIO, Anderson da Silva. Prevendo o volume de moedas alternativas ao Bitcoin com machine learning e o impacto dessa previsão no volume do Bitcoin. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2022. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30641 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Departamento Acadêmico de Informática Engenharia de Computação UTFPR
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description	One of the great challenges of analyzing cryptocurrencies, especially Bitcoin and its alternative currencies (Altcoins), is price fluctuation, which makes it difficult to estimate whether this asset is in good shape buy or sell. This work aims to use the volume indicator and quotations of 4 other alternative cryptocurrencies to Bitcoin (Altcoins) in the short term and apply the Long Short-Term Memory (LSTM) method Memory). The results aim to discover the future volumetry behavior of Bitcoin. Forecast values were obtained with root mean square error (RMSE) equal to 39.62 for Altcoins and 355.60 for Bitcoin, values which should be adjusted closer to zero to be qualitatively better adjusted.
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