1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Ciência da Computação

Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Prevendo o preço do Bitcoin com redes neurais usando dados do Twitter e de mercado
Author:	Santos Filho, Weuler Borges
First Advisor:	Sendin, Ivan da Silva
First member of the Committee:	Fernandes, Márcia
Second member of the Committee:	Theodoro, Luiz Cláudio
Third member of the Committee:	Sendin, Ivan da Silva
Summary:	Com o crescimento e a popularização do Twitter, as opiniões e sentimentos expressos em forma de tweets, representam uma grande quantidade de dados que são valiosas para as empresas e podem ser analisadas. Neste trabalho, analisamos tweets do período de 1 de Janeiro de 2019 até 31 de Março de 2019 com o objetivo de estabelecer relações entre o sentimento desses tweets e os movimentos do preço do Bitcoin. Para estudar essas relações, modelamos um problema de classificação, onde dadas as métricas para uma janela de tempo, classificamos se o preço vai subir ou descer na janela de tempo seguinte. Utilizamos em nossos experimentos técnicas de aprendizagem supervisionada treinando Rede Neural Perceptron Multicamadas para fazer a classificação. Para efeitos de comparação, treinamos também modelos utilizando Random Forests e Support Vector Machines. Além disso, enriquecemos os experimentos com dados do Mercado de Bitcoin e treinamos os mesmos modelos utilizando tais dados, obtendo vários resultados promissores. Utilizando um Perceptron de Múltiplas camadas, obtivemos uma precisão de 84% tendo como fonte de dados apenas dados do Twitter. Os modelos usando Random Forests e Support Vector Machines que serviram apenas para comparação, também mostraram resultados acima do esperado utilizando dados do Twitter, sendo que a Random Forests alcançou 76% de precisão e a Support Vector Machine 75% de precisão.
Keywords:	Bitcoin Redes neurais Análise de sentimento VADER Twitter
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	SANTOS FILHO, Weuler Borges. Prevendo o preço do Bitcoin com redes neurais usando dados do Twitter e de mercado. 2019. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28394
Date of defense:	20-Dec-2019
Appears in Collections:	TCC - Ciência da Computação

This item is licensed under a Creative Commons License