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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28394| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Prevendo o preço do Bitcoin com redes neurais usando dados do Twitter e de mercado |
| Autor(es): | Santos Filho, Weuler Borges |
| Primeiro orientador: | Sendin, Ivan da Silva |
| Primeiro membro da banca: | Fernandes, Márcia |
| Segundo membro da banca: | Theodoro, Luiz Cláudio |
| Terceiro membro da banca: | Sendin, Ivan da Silva |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Bitcoin Redes neurais Análise de sentimento VADER |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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 |
| Data de defesa: | 20-Dez-2019 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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