Un artículo publicado en la revista Access del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), afirma que pueden predecir el precio de bitcoin mediante el uso de datos en cadena procesados a través de algoritmos de inteligencia artificial de aprendizaje profundo de redes neuronales.
“Los experimentos con datos de precios de BTC del mundo real y varias configuraciones de métodos han demostrado la efectividad del marco propuesto en la predicción de precios de BTC”, dice el documento.
Los autores, todos del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea del Sur, no utilizan ninguna señal social como las tendencias de Google o los tweets, ya que su objetivo es mostrar que el análisis en cadena para la predicción de precios puede funcionar.
“Se recopilan y utilizan datos en cadena que consisten en 254 variables”, dice el documento. Eso incluye direcciones activas, volúmenes de entrada de intercambio y muchas otras entradas detalladas en una tabla adjunta.
Sin embargo, “dado que el uso de las 254 variables recopiladas no solo es excesivo desde el punto de vista computacional sino analítico, se realiza una selección de variables”.
Eligen “42 variables con los valores CCF más altos, que están fuertemente relacionadas con el precio de BTC”.
Eso incluye “las actividades de seguimiento de datos de direcciones con una cierta cantidad de saldo e inversores con características distintas, como titulares a largo y corto plazo”.
Luego, estos datos se recopilan en diferentes grupos, como datos relacionados con el mercado, como entradas de intercambio o datos relacionados con los precios.
Luego, todos estos grupos se juntan para formar segmentos para que la máquina pueda aprender lo que está buscando.
Luego, los segmentos se envían a través de algoritmos de IA, y uno en particular aparentemente predice el precio de bitcoin al punto:
AI prediciendo el precio de bitcoin?
“El SAM-LSTM propuesto emplea múltiples módulos LSTM con el mecanismo de atención y un módulo de predicción basado en MLP.
Cada módulo LSTM toma las variables de entrada de cada grupo por separado, y el módulo basado en MLP agrega la representación extraída y genera un resultado de predicción de precio final”, dice el documento.
Cada uno de estos acrónimos son diferentes fórmulas/algos basados en matemáticas, con este método específico aparentemente indicando el precio de bitcoin a través de la entrada de aproximadamente 42 datos en cadena.
Sin embargo, esto fue con un precio ya conocido. No está muy claro qué tan efectivo ha seguido siendo este método, y su efectividad probablemente se reduzca cuanto más se utilice la herramienta.
Los autores sugieren que se pueden agregar señales sociales para mejorar aún más el modelo, ya que los datos combinados dentro y fuera de la cadena podrían ser más efectivos.
Esta es la primera vez que llama nuestra atención un estudio formal sobre el uso de datos de para indicaciones de precios, a pesar de que los comerciantes han utilizado dichos datos desde al menos 2013.
Ahora, sin embargo, están adoptando un aspecto más formal y disciplinado, con una nueva mini-industria que podría surgir a medida que dos tecnologías de frontera, IA y criptografía, aparentemente se encuentran.
