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Utilizando HMM para previsão de preço e estratégia de investimento em criptomoedas BitCoin
Author(s) -
Luiz Phillip Q. Silva,
A. D.,
Daniel O. C. Cota,
Gabriel O. C. Cota,
Antônio A. de A. Rocha
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/wblockchain.2021.17136
Subject(s) - humanities , hidden markov model , mathematics , philosophy , physics , economics , computer science , artificial intelligence
O aprendizado de máquina está cada vez mais presente no dia a dia da população. Essas técnicas podem auxiliar, por exemplo, na tomada de decisão sobre investimentos no mercado de ações a fim de reduzir os riscos associados às operações financeiras. Novos agentes estão cada vez mais presentes na sociedade, sendo o Bitcoin um exemplo claro da inserção tecnológica nas transações financeiras. Entretanto, como toda moeda, é possível negociar no mercado de ações, apostando em sua valorização. Neste artigo, três técnicas de modelagem matemática são utilizadas a fim de prever o valor futuro do Bitcoin. Dentre todas as técnicas analisadas o Modelo Oculto de Markov (HMM) obteve a melhor performance e um retorno de investimento de mais de 50.000 U$.

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