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Este fue complementado con un diccionario de elaboración propia para mejorar la tarea de filtrado ya que se consideró relevante para este estudio los nombres de las criptomonedas y los adjetivos que las acompañaban.

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Posteriormente, se llevó a cabo el proceso de lematización de palabras. Una vez que su función gramatical verbo, sustantivo, what determines a cryptocurrencies price, entre otros sido determinada, se obtiene el lema de cada palabra, o forma de diccionario. Este procedimiento permite agrupar las inflexiones y variaciones de una palabra para que pueda analizarse como un solo elemento. De esta forma cada tweet queda representado por una estructura similar a un vector de características, conformado por sus palabras o tokens.

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Finalmente, esta estructura es utilizada para vectorizar numéricamente el documento, con la what determines a cryptocurrencies price TextBlob.

Una red neuronal recurrente LSTM tiene como objetivo aprender dependencias a largo plazo; es decir, aprender las dependencias de valores futuros de una secuencia en función a los valores anteriores. El core de una red LSTM se basa en el estado de una celda.

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La what determines a cryptocurrencies price LSTM modifica el estado de la celda al añadir o quitar información del estado de la celda anterior C t-1 para producir un nuevo estado C t El primer paso en una Link consiste en decidir qué información va a permanecer en el estado de la celda. El siguiente paso es decidir qué información retener en el estado de la celda.

Finalmente, se necesita calcular la salida.

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Esta se debe basar en el estado actual, pero no toda la información es parte de la salida. Luego, se aplica una tangente hiperbólica what determines a cryptocurrencies price tener valores entre -1 y 1 y se multiplica estos valores por la activación de la capa sigmoidal para solo tener como output los valores seleccionados ecuaciones 5 y 6.

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Esta arquitectura es particularmente interesante, ya que ataca what determines a cryptocurrencies price problema del "vanishing gradient" 2122 ; donde al aplicar back propagation en redes recurrentes el vector de gradiente se vuelve tan pequeño que la actualización de pesos toma demasiado tiempo o se excede la cantidad de memoria disponible. Esta arquitectura permite entender patrones interesantes en las secuencias de datos como las que se presentan con series temporales de precios de criptomonedas.

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A continuación, se muestra en la Figura 7 la arquitectura de red aplicada en el presente trabajo que se resume en 32 procesadores por capa. Para este trabajo se utilizó una arquitectura recurrente con una capa de dropout y una capa densa para realizar la regresión.

Se utilizó una capa densa o fully connected sin función de activación para obtener what determines a cryptocurrencies price valor final de la regresión.

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En la Figura 8se presenta el ajuste de las predicciones de la red al valor real. Al tener miles de registros, detectar las diferencias visualmente es complicado. En este caso se utilizó 50 épocas cantidad de veces que se completa una iteración32 neuronas o hidden units.

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Asimismo, al analizar la relación entre las curvas de loss y validation loss, estas no convergen. Finalmente, los resultados no han sido favorables.

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Numerosos estudios han sido elaborados con la finalidad de reducir la incertidumbre what determines a cryptocurrencies price inversor, mediante el pronóstico de precio de monedas y acciones.

Sin embargo, el surgimiento de un nuevo tipo de monedas con características propias, conocidas como cryptocurrencies, plantea retos adicionales.

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what determines a cryptocurrencies price En este sentido, el paper plantea analizar en qué medida what determines a cryptocurrencies price publicaciones en las redes sociales pueden capturar las expectativas colectivas de los inversores, y afectar el valor futuro de la moneda.

La metodología empleada para el preprocesamiento de los datos y la aplicación de esta técnica de pronóstico de series temporales nos permite obtener una predicción con un Error Porcentual Absoluto Medio de The modeling and prediction of time series is an arduous and essential task for financial optimization procedures.

Numerous studies have been carried out to reduce investor uncertainty, by forecasting the price of currencies and shares. However, the emergence of a new type of coins with their own characteristics, known as cryptocurrencies, present additional challenges.

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In this sense, the paper seeks to understand up to what extent comments in social networks can capture the collective what determines a cryptocurrencies price of investors, and affect the future value of the currency. The objective is to predict the daily performance of a market based on two components: those that define the behavior of the cryptocurrency itself volume, opening value, closing value, maximum value and minimum value and the expectations and interactions of the environment, through the what determines a cryptocurrencies price tweets.

The methodology usedfor the preprocessing of the data and the application of this time series forecasting technique allows obtaining a prediction with a Mean Absolute Percent of En el mundo económico y financiero, se pueden identificar diferentes tipos de mercados.

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Por un lado, el mercado internacional de divisas es aquel en el que participantes -bancos, corporaciones, corredores e inversores minoristas de divisas- alrededor del mundo compran y venden diferentes monedas con la finalidad de facilitar el comercio internacional o reducir el riesgo asociado a las fluctuaciones de precios.

Por otro lado, el mercado de valores es un conjunto de mercados e intercambios donde empresas e inversores emiten y negocian acciones, bonos y otras clases de valores. En ese sentido, permite a las empresas recaudar dinero ofreciendo acciones y what determines a cryptocurrencies price corporativos; y a los inversores, participar en los logros financieros de las empresas, generando dinero a través de dividendos.

Ambos mercados -divisas y valores- presentan una serie de características que las hacen parecidas.

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Sin embargo, es su finalidad lo que las hace similares. Entonces, el objetivo final es conseguir el mejor valor del trade-off entre retorno y riesgo.

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Por ello, una serie de técnicas se han desarrollado para reducir la incertidumbre y para brindar what determines a cryptocurrencies price al proceso de decisión. Esta técnica busca predecir el valor de una variable en el tiempo t usando como datos de entrada los valores de la variable en una ventana de tiempos anteriores. Específicamente, en este tipo de mercados se busca predecir el valor de cierre de una divisa o acción, a partir de un conjunto de variables e.

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Recientemente, ha aparecido un nuevo tipo de mercado que, aunque difiere de los mencionados anteriormente, guarda cierta similaridad: el mercado de criptomonedas. Específicamente, es un activo que sirve como medio de intercambio para asegurar transacciones financieras, controlar la creación de unidades adicionales y verificar la transferencia de activos.

Pero hoy el ecosistema bitcoin está desarrollado como para enfrentar esto

No obstante, se pueden identificar diferencias entre ellos. Sin embargo, ante una mayor asimetría de información en este tipo de mercado, las expectativas de los inversores se ven moldeadas what determines a cryptocurrencies price mayor medida por las expectativas de otros inversores o ciertas comunidades 1.

Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
Vodi X $573,432,841,841 2.41% 0.0629 +0.35% $46.286449
COTI $585,308 0.73% 0.0924 -0.45% $4.506568
HVN $202,830,972,442 10.71% 0.034 +0.64% $8.999464
ANKR $344,254 10.92% 0.0599 +0.34% $50.363249
WINk $344,277 5.38% 0.0858 +0.29% $28.118959
TRX $61,868 9.49% 0.0946 -0.32% $21.531449
MWAT $167,607 9.77% 0.08 +0.81% $14.519206
TrustCoin $878,486,879,818 7.24% 0.0717 -0.77% $5.554347
Recovery Right Tokens $380,242 1.12% 0.0160 +0.39% $40.74717
Seele $840,530 10.50% 0.0109 -0.28% $36.15441
UCOT $777,989 0.74% 0.0786 -0.57% $32.988894
CVNT $756,913,459,136 7.68% 0.0976 +0.66% $8.777132
BHP $232,546,954,587 2.28% 0.0269 +0.67% $23.899332
Pledgecamp $884,617 1.94% 0.0437 +0.58% $2.532729
ERT $34,170,417,170 10.76% 0.0459 +0.30% $10.238664
ORS $658,134 6.53% 0.0586 -0.33% $9.649995
Mossland $457,717 1.58% 0.035 -0.27% $19.564600
FunFair $476,511,884,269 1.35% 0.0530 -0.26% $14.87795
GRN $286,752,498,538 0.45% 0.0954 +0.95% $49.62881
Deviant Coin $38,220 2.64% 0.0923 -0.27% $9.1101
FNB $117,250 3.39% 0.0305 -0.75% $7.537119
Ethereum Classic $372,319 7.51% 0.0639 -0.31% $21.610971
BLOCKv $404,781 0.14% 0.0924 +0.33% $10.5094
ThriveToken $195,871 9.13% 0.0632 +0.68% $2.905543
CMT $833,923 10.96% 0.0462 +0.59% $6.716490
HNS $142,940,293,880 6.36% 0.0256 -0.82% $5.61869
Reserve Rights $287,448,662,265 8.59% 0.0602 +0.64% $6.38667
Emirex Token $816,936 1.15% 0.0965 -0.81% $4.464378
Lambda $655,492,213,677 0.49% 0.0336 +0.45% $27.438925
NEU $771,854,495,360 8.25% 0.0908 -0.95% $10.80105
INCNT $82,125,752,751 7.26% 0.0195 +0.85% $37.253604
PTOY $847,694,270,151 1.56% 0.0166 -0.34% $19.967629
Ethereum Classic $883,670,373,540 9.33% 0.0796 -0.89% $4.487298
DX $560,409,188,924 3.78% 0.0153 -0.27% $6.764672
XTZ $226,190 8.11% 0.0394 +0.80% $38.836137
UniBright $416,477 1.42% 0.0938 +0.13% $42.838117
Curecoin $579,962 2.27% 0.0401 -0.20% $11.389864
ZCore $277,444,465,739 7.55% 0.0775 +0.54% $35.784462

Con el desarrollo de la Web 2. Las redes sociales también operan 24 horas al día, 7 días a la semana, días al año, por lo que los inversores de criptomonedas naturalmente dirigen su atención a fuentes what determines a cryptocurrencies price Reddit y Twitter cuando debaten sobre nuevos desarrollos y posibles valoraciones 2.

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En el presente trabajo, se propone una metodología que busca combinar información del comportamiento de las criptomonedas en sí, así como de las expectativas e interacciones de inversores en las redes sociales. Para what determines a cryptocurrencies price, se plantea elaborar una técnica de pronósticos basada en Long Short Term Memory LSTM y Recurrent Neural Networks RNN que utilice como predictores los valores previos asociados a las criptomonedas y a las expectativas construidas entorno a las mismas expresadas a través de Sentiment Analysis de tweets.

En 3 se define click criptomonedas como activos digitales que funcionan como un visit web page de intercambio basado en sistemas de criptografía que aseguran las transacciones, controlan la creación de monedas y verifican la transferencia segura de activos.

Las criptomonedas datan delaño en que Satoshi Nakamoto publica su paper titulado "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System" 5sentando las bases necesarias para el funcionamiento de un sistema de what determines a cryptocurrencies price electrónicas sin necesidad de un aparato central. Como ya ha sido mencionado, la tecnología que hace posible la presencia de Bitcoin y otras criptomonedas en la economía actual es conocida como Blockchain.

El trabajo de 6 modela sencillamente el sistema. Todas las transacciones forman parte de una red y son escuchadas por todos los participantes. Todo el historial de intercambios se registra dentro del Blockchain y puede ser verificado por todos los participantes.

Bueno y que tan complicado es crear una cripto??

La ola de criptomonedas desencadenada por el éxito de Bitcoin desde el ha recibido mucha atención de los medios y los inversionistas debido a las características de estos activos, su potencial como herramientas transaccionales y sus impresionantes fluctuaciones de precios 6. What determines a cryptocurrencies price crecimiento exponencial es el resultado de la creciente especulación de los inversores por un lado y de la introducción de nuevas criptomonedas por otro.

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En el presente estudio trabajaremos con la criptomoneda líder del mercado: Bitcoin. Se plantea revisar el Estado del Arte en un orden lógico específico.

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El enfoque aquí es reconocer y registrar las principales técnicas y marcos aplicados en la predicción de valores que dependen de leyes de oferta y demanda. Paralelamente, establecer ciertos umbrales de comparación o benchmarks para tener disponibles al concluir sobre nuestros resultados.

Yo solo le hacía caso a hall clift, y sus pronósticos eran buenos pero todavía no he visto las últimas entrevistas

En su caso buscan comparar las redes neuronales bayesianas con otros modelos predictivos en su capacidad para predecir el precio de Bitcoin.

Lo novedoso de su estudio es que una cantidad importante de variables trata netamente de la tecnología que soporta a la criptomoneda. Por eso encontramos atributos como: tamaño promedio de bloque, transacciones por what determines a cryptocurrencies price, tiempo de confirmación medio, ratio de hash, entre otras.

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Esta técnica consiste en escoger una "ventana" de los datos ordenados temporalmente y what determines a cryptocurrencies price el algoritmo siempre con una cantidad fija de datos en vez de con todo el dataset. La conclusión del trabajo es que se encontró evidencia empírica que indica que la volatilidad en los precios del Bitcoin se debe, en una gran parte, a la información del blockchain directamente involucrada en la oferta y demanda del Bitcoin y no a otras variables macro-financieras como se pensaba.

En el trabajo de 9 se realiza un estudio centrado en predecir el precio de las acciones en operaciones intradía inversiones en acciones que se what determines a cryptocurrencies price antes que acabe la jornada. Esto demuestra las ventajas que se obtienen de fusionar distintas técnicas en el desarrollo del modelo de pronóstico de la variable en estudio. Con la información de precios diarios de una acción, cada regla especifica si vender, comprar o no hacer check this out respecto a la misma.

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Con resultados anteriores de un stock de acciones se entrenó un algoritmo de Random Forest y un modelo híbrido entre Gradient Boosting y Random Forest: Gradient Boosted Random Forest, de manera que, en base a las what determines a cryptocurrencies price mencionadas, se dé un "veredicto final". Se da como resultado que la red neuronal con dos variables de entradas tenía un mejor desempeño en el pronóstico.

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Para el lector que se encuentre escéptico ante el uso de variables provenientes de redes sociales para predecir precios de criptomonedas, lo invitamos a referirse a 14151617 que son solo algunas de las investigaciones en donde quedó comprobado la propiedad de what determines a cryptocurrencies price como Twitter para monitorear el sentimiento de los inversores y cambios en los precios del mercado de Bitcoin y otras criptomonedas.

El estudio de 7 es la primera prueba que se ofrece sobre la efectividad de datos de redes sociales para predecir precios de una criptomoneda alternativa alt-coin como ZClassic.

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Tomando estos tweets agrupados por horacomo dato, luego se procede a aplicar un modelo, Extreme Gradient Boosting o XGBoost, para predecir el precio horario de la criptomoneda.

Esto what determines a cryptocurrencies price concluir a los investigadores que el mercado de alt-coins tiene una fuerte dependencia de las expectativas de los inversionistas de criptomonedas.

También se desprende que Twitter es una plataforma en donde se puede capturar exitosamente el sentimiento de los inversionistas y convertir estos en señales tempranas de las fluctuaciones en alt-coins.

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En este caso particular, se utilizan tweets extraídos durante un periodo de tiempo determinado. Cabe resaltar que en el estudio se proponen dos enfoques what determines a cryptocurrencies price el entrenamiento de los clasificadores: formar los vectores característicos utilizando directamente los textos de cada tweet o, generar los mismos con las puntuaciones positivas y negativas de las palabras de cada post, obtenidas de APIs de terceros.

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Su aporte radica en los distintos rangos de tiempo que consideraban para agrupar los tweets desde 5 minutos a 4 horas. Dentro del preprocesamiento se describe el tratamiento de variables continuas y textuales a utilizar.

La estructura completa de la metodología se detalla en la Figura 2.

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La primera fase de esta metodología se enfoca en la recolección de datos. Se consiguió un total de observaciones.

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La what determines a cryptocurrencies price de tweets extraídos correspondientes al periodo de la variación del precio de las acciones de las criptomonedas fue de 41 Estos datos textuales tienen que ser transformados a una representación click. Para llegar a esta representación, previamente se realiza un preprocesamiento para reducir el ruido en el set de tweets.

Este es detallado a continuación. El segundo paso consistió en remover todos los caracteres no what determines a cryptocurrencies price signos de puntuación y los símbolos " " y " ", correspondientes a hashtags y menciones a usuarios usados en esta plataforma social.

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Este fue complementado con un diccionario de elaboración propia para mejorar la tarea de filtrado ya que se consideró relevante para este estudio los nombres de las criptomonedas y los adjetivos que las acompañaban. Posteriormente, se llevó a cabo el proceso de lematización de palabras.

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Una vez que su función gramatical verbo, sustantivo, adjetivo, entre otros sido determinada, se obtiene el lema de cada palabra, o forma de diccionario. Este procedimiento permite agrupar las inflexiones y variaciones de una palabra para que pueda analizarse como un solo elemento.

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De esta forma cada tweet queda representado por una estructura similar a un vector de características, conformado por sus palabras o tokens.

Finalmente, esta estructura es utilizada para vectorizar numéricamente el documento, con la herramienta TextBlob.

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Una red neuronal recurrente LSTM tiene como objetivo aprender dependencias a largo plazo; es decir, aprender las dependencias de valores futuros de una secuencia en what determines a cryptocurrencies price a los valores anteriores. El core de una red LSTM se basa en el estado de una celda.

La red LSTM modifica el estado de la celda al añadir o quitar información del estado de la celda anterior C t-1 para producir un nuevo estado C t El primer paso en una LSTM consiste en decidir qué información va a what determines a cryptocurrencies price en el estado de la celda.

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El siguiente paso es decidir qué información retener en el estado de la celda. Finalmente, se necesita calcular la salida.

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Esta se debe basar en what determines a cryptocurrencies price estado actual, pero no toda la información es parte de la salida. Luego, se aplica una tangente hiperbólica para tener valores entre -1 y 1 y se multiplica estos valores por la activación de la capa sigmoidal para solo tener como output los valores seleccionados ecuaciones 5 y 6.

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Esta arquitectura es particularmente interesante, ya que ataca el problema del "vanishing gradient" 2122 ; donde al aplicar back propagation en redes recurrentes what determines a cryptocurrencies price vector de gradiente se vuelve tan pequeño que la actualización de pesos toma demasiado tiempo o se excede la cantidad de memoria disponible.

Esta arquitectura permite entender patrones interesantes en las secuencias de datos como las que se link con series temporales de precios de criptomonedas. A continuación, se muestra en la Figura 7 la arquitectura de red aplicada en what determines a cryptocurrencies price presente trabajo que se resume en 32 procesadores por capa.

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Para este trabajo se utilizó una arquitectura recurrente con una capa de dropout y una capa densa para realizar la regresión. Se utilizó una capa densa o what determines a cryptocurrencies price connected sin función de activación para obtener el valor here de la regresión.

En la Figura 8se presenta el ajuste de las predicciones de la red al valor real.

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Al tener miles de registros, detectar las diferencias visualmente es complicado. En este caso se utilizó 50 épocas cantidad de veces que se completa una iteración32 neuronas o hidden units.

Se obtuvo un RMSE de 0.

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Asimismo, al analizar la relación entre las curvas de loss y validation loss, estas no convergen. Finalmente, los resultados what determines a cryptocurrencies price han sido favorables. Se obtuvo un MAPE y RMSE superior a los benchmarks establecidos en la revisión de literatura, pero todavía hay espacios de mejora como se mencionó anteriormente mediante el testeo de distintas arquitecturas de red.

Esto se ve explicado en tanto what determines a cryptocurrencies price el modelo no logra generalizar bien el comportamiento del sentimiento como serie temporal. En ese sentido, se reconoce la importancia de explorar otras formas de modelar y caracterizar la percepción de las personas. En primer lugar, indagar sobre otras formas de analizar el sentimiento de tweets no etiquetados, diferentes de TextBlob.

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