Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas
[ES] La popularidad de las criptomonedas se ha disparado en los últimos años debido al crecimiento de precio exponencial, la entrada de importantes inversores y la importancia de su capitalización bursátil. Aunque el aprendizaje automático ha tenido éxito en predecir los precios del mercado de valor...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/174491 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/174491 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Criptomonedas Predicción Machine learning Redes neuronales profundas Cryptocurrencies Prediction Deep neural networks TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación-Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació |
| id |
ES_db8df14ea9bf1dced0edbc35a301ead4 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:riunet.upv.es:10251/174491 |
| network_acronym_str |
ES |
| network_name_str |
España |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundasUzonyi, NoémiCriptomonedasPredicciónMachine learningRedes neuronales profundasCryptocurrenciesPredictionDeep neural networksTEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONESMáster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación-Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació[ES] La popularidad de las criptomonedas se ha disparado en los últimos años debido al crecimiento de precio exponencial, la entrada de importantes inversores y la importancia de su capitalización bursátil. Aunque el aprendizaje automático ha tenido éxito en predecir los precios del mercado de valores a través de una serie de modelos de series temporales diferentes, su aplicación para predecir los precios de las criptomonedas ha sido bastante restrictiva. Su alta volatilidad conduce a un gran potencial de importantes beneficios si se adoptan estrategias de inversión inteligentes. Desafortunadamente, debido a su falta de índices, las criptomonedas son relativamente impredecibles en comparación con las predicciones financieras tradicionales, como una predicción del mercado de valores. En este trabajo se van a comparar diferentes algoritmos de machine learning incluyendo también redes neuronales profundas para intentar predecir el precio de las criptomonedas basado en las series históricas de precios. Se realizaran los backtesting apropiados para evaluar el comportamiento de los mismos, y se podrán a prueba con datos nuevos en las semanas previas a la conclusión del trabajo.[EN] The popularity of cryptocurrencies skyrocketed in the last years due exponential price growth, the entry of important investors and the importance of their market capitalization. Although machine learning has been successful in predicting stock market prices through a host of different time series models, its application in predicting cryptocurrency prices has been quite restrictive. Their high volatility leads to the great potential of high profit if intelligent investing strategies are taken. Unfortunately, due to their lack of indexes, cryptocurrencies are relatively unpredictable compared to traditional financial predictions like a stock market prediction. In this work, different machine learning algorithms will be compared, including deep neural networks to try to predict the price of cryptocurrencies based on historical price series. Appropriate backtesting will be carried out to evaluate their behavior, and they will be able to be tested with new data in the weeks prior to the conclusion of the work.Universitat Politècnica de ValènciaLópez Monfort, José JavierEscuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónDepartamento de ComunicacionesInstituto Universitario de Telecomunicación y Aplicaciones MultimediaRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20212021-10-1120212021-07-23master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/174491reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valénciainstname:Universitat Politècnica de València (UPV)Inglésengopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:riunet.upv.es:10251/1744912026-06-13T07:49:27Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas |
| title |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas |
| spellingShingle |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas Uzonyi, Noémi Criptomonedas Predicción Machine learning Redes neuronales profundas Cryptocurrencies Prediction Deep neural networks TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación-Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació |
| title_short |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas |
| title_full |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas |
| title_fullStr |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas |
| title_full_unstemmed |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas |
| title_sort |
Predicción del precio de criptomonedas mediante machine learning y redes neuronales profundas |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Uzonyi, Noémi |
| author |
Uzonyi, Noémi |
| author_facet |
Uzonyi, Noémi |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
López Monfort, José Javier Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación Departamento de Comunicaciones Instituto Universitario de Telecomunicación y Aplicaciones Multimedia Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Criptomonedas Predicción Machine learning Redes neuronales profundas Cryptocurrencies Prediction Deep neural networks TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación-Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació |
| topic |
Criptomonedas Predicción Machine learning Redes neuronales profundas Cryptocurrencies Prediction Deep neural networks TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación-Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació |
| description |
[ES] La popularidad de las criptomonedas se ha disparado en los últimos años debido al crecimiento de precio exponencial, la entrada de importantes inversores y la importancia de su capitalización bursátil. Aunque el aprendizaje automático ha tenido éxito en predecir los precios del mercado de valores a través de una serie de modelos de series temporales diferentes, su aplicación para predecir los precios de las criptomonedas ha sido bastante restrictiva. Su alta volatilidad conduce a un gran potencial de importantes beneficios si se adoptan estrategias de inversión inteligentes. Desafortunadamente, debido a su falta de índices, las criptomonedas son relativamente impredecibles en comparación con las predicciones financieras tradicionales, como una predicción del mercado de valores. En este trabajo se van a comparar diferentes algoritmos de machine learning incluyendo también redes neuronales profundas para intentar predecir el precio de las criptomonedas basado en las series históricas de precios. Se realizaran los backtesting apropiados para evaluar el comportamiento de los mismos, y se podrán a prueba con datos nuevos en las semanas previas a la conclusión del trabajo. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2021 2021-10-11 2021 2021-07-23 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
master thesis http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc |
| dc.type.openaire.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://riunet.upv.es/handle/10251/174491 |
| url |
https://riunet.upv.es/handle/10251/174491 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
Inglés eng |
| language_invalid_str_mv |
Inglés |
| language |
eng |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
open access http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
| dc.rights.openaire.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
open access http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universitat Politècnica de València |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universitat Politècnica de València |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia instname:Universitat Politècnica de València (UPV) |
| instname_str |
Universitat Politècnica de València (UPV) |
| reponame_str |
RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| collection |
RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1869421686651092992 |
| score |
15,301629 |