Publicação: Aplicando redes neurais na predição de valores da moeda Bitcoin
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
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Resumo
As Redes Neurais Recorrentes aplicadas à séries de dados temporais do mercado financeiro define-se por mais uma técnica de aprendizado de máquina promissora na previsão da movimentação das criptomoedas. A base de dados foi obtida por informações reais do mercado financeiro da criptomoeda Bitcoin. Assim, definiu-se modelos computacionais formados pelas redes neurais recorrentes Long short-term memory (LSTM) e Multilayer Perceptron e pelo K Nearest Neighbor (KNN), obtendo melhores resultados a rede neural recorrente com 72% de acurácia.
Abstract
Palavras-chave
Bitcoin, Redes neurais artificiais, Aprendizado de máquinas, Redes neurais recorrentes, LSTM
Citação
PEREIRA, João Vitor. Aplicando redes neurais na predição de valores da moeda Bitcoin. 2022. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2022.