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Numerosos estudios han sido elaborados con la finalidad de reducir la incertidumbre del inversor, mediante el twitter users for cryptocurrency trade de precio de monedas y acciones. Sin embargo, el surgimiento de un nuevo tipo de monedas con características propias, conocidas como cryptocurrencies, plantea retos adicionales. En este sentido, el paper plantea analizar en qué medida las publicaciones en las redes sociales pueden capturar las expectativas colectivas de los inversores, y afectar el valor futuro de la moneda.

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La metodología empleada para el preprocesamiento de los datos y la aplicación de esta técnica de pronóstico de series temporales nos permite obtener una predicción con un Error Porcentual Absoluto Medio de The modeling and prediction of time series is an arduous and essential task for financial optimization procedures.

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However, the emergence of a new type of coins with their own characteristics, known as cryptocurrencies, present additional challenges.

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The methodology usedfor the preprocessing of the data and the application of this time series forecasting technique allows obtaining a prediction with a Mean Twitter users for cryptocurrency trade Percent of En el mundo económico y financiero, se pueden identificar diferentes click de mercados.

Por un lado, el mercado internacional de divisas es aquel en el que participantes -bancos, corporaciones, corredores e inversores minoristas de divisas- alrededor del mundo compran y venden diferentes monedas con la finalidad de facilitar el comercio internacional o reducir el riesgo asociado a las fluctuaciones de precios.

Por otro lado, el mercado de valores es un conjunto de mercados e intercambios donde empresas e inversores emiten y negocian acciones, bonos y otras clases de valores.

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En ese sentido, permite a twitter users for cryptocurrency trade empresas recaudar dinero ofreciendo acciones y bonos corporativos; y a los inversores, participar en los logros financieros de las empresas, generando dinero a través de dividendos. Ambos mercados -divisas y valores- presentan una serie de características que las hacen parecidas.

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Sin embargo, es su finalidad lo que las hace similares. Entonces, el objetivo final es conseguir el mejor valor del trade-off entre retorno y riesgo. Por ello, una serie de técnicas se han desarrollado para reducir la incertidumbre y para brindar soporte al proceso de decisión.

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Esta técnica busca predecir el valor de una variable en el tiempo t usando como datos de entrada los valores de la variable en una ventana de tiempos anteriores. Específicamente, en este tipo de mercados twitter users for cryptocurrency trade busca predecir el valor de cierre de una divisa o acción, a partir de un conjunto de variables e. Recientemente, ha aparecido un nuevo tipo de mercado que, aunque difiere de los mencionados anteriormente, guarda cierta similaridad: el mercado de criptomonedas.

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Específicamente, es un activo que sirve como medio de intercambio para asegurar transacciones financieras, controlar la creación de unidades adicionales y verificar la transferencia de activos. No obstante, se pueden identificar diferencias entre ellos.

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Sin embargo, ante una mayor asimetría de información en este tipo de mercado, las expectativas de los inversores se ven moldeadas en mayor medida por las expectativas de otros inversores o ciertas comunidades 1. Con el desarrollo de la Web 2. Las redes sociales también operan 24 horas al día, 7 días a la semana, días al año, por lo que los inversores de criptomonedas naturalmente dirigen su atención a twitter users for cryptocurrency trade como Reddit y Twitter cuando debaten sobre nuevos desarrollos y posibles valoraciones 2.

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En el presente trabajo, se propone una metodología que busca combinar twitter users for cryptocurrency trade del comportamiento de las criptomonedas en sí, more info como de las expectativas e interacciones de inversores en las redes sociales.

Para ello, se plantea elaborar una técnica de pronósticos basada en Long Short Term Memory LSTM y Recurrent Neural Networks RNN que utilice como predictores los valores previos asociados a las criptomonedas y a twitter users for cryptocurrency trade expectativas construidas entorno a las mismas expresadas a través de Sentiment Analysis de tweets.

En 3 se define las criptomonedas como activos digitales que funcionan como un medio de intercambio basado en sistemas de criptografía que aseguran las transacciones, controlan la creación de monedas y verifican la transferencia segura de activos.

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Las criptomonedas datan delaño en que Satoshi Nakamoto publica su paper titulado "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System" 5sentando las bases necesarias para el funcionamiento de un sistema de monedas twitter users for cryptocurrency trade sin necesidad de un aparato central. Como ya ha sido mencionado, la tecnología que hace posible la presencia de Bitcoin y otras criptomonedas en la economía actual es conocida como Blockchain.

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El trabajo de 6 modela sencillamente el sistema. Todas las transacciones forman parte de una red y son escuchadas por todos los participantes.

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Todo el historial de intercambios se registra dentro del Blockchain y puede ser verificado por todos los participantes. La ola de criptomonedas desencadenada por el éxito de Bitcoin desde el ha recibido mucha atención de los medios y los inversionistas debido a las características de estos activos, su potencial como herramientas transaccionales y sus impresionantes fluctuaciones de precios 6.

Este crecimiento exponencial es el resultado de la creciente especulación de los inversores por un lado y de la introducción de nuevas criptomonedas por twitter users for cryptocurrency trade.

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En el presente estudio trabajaremos con la criptomoneda líder del mercado: Bitcoin. Se plantea revisar el Estado del Arte en un orden lógico específico.

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El enfoque aquí es reconocer y registrar las principales técnicas y marcos aplicados en la predicción de valores que dependen de leyes de oferta y demanda. Paralelamente, establecer ciertos umbrales de comparación o benchmarks para tener disponibles al concluir sobre nuestros resultados.

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En su caso buscan comparar las redes neuronales bayesianas con otros modelos predictivos en su capacidad para predecir el precio de Bitcoin. Lo novedoso de su estudio es que una cantidad importante de variables trata netamente de la tecnología que soporta a la criptomoneda.

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Por eso encontramos atributos como: tamaño promedio de bloque, transacciones por bloque, tiempo de confirmación medio, read more de twitter users for cryptocurrency trade, entre otras. Esta técnica consiste en escoger una "ventana" de los datos ordenados temporalmente y entrenar el algoritmo siempre con una cantidad fija de datos en vez de con todo el dataset.

La conclusión del trabajo es que se encontró evidencia empírica que indica que la volatilidad en los precios del Bitcoin se debe, en una gran parte, a la información del blockchain directamente involucrada en la oferta y demanda del Bitcoin y no a otras variables macro-financieras como se pensaba.

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En el trabajo de 9 se realiza un estudio centrado en predecir el precio de las acciones en operaciones intradía inversiones en acciones que twitter users for cryptocurrency trade cierran antes que acabe la jornada. Esto demuestra las ventajas que se obtienen de fusionar distintas técnicas en el desarrollo del modelo de pronóstico de la variable en estudio. Con la información de precios click de una acción, cada regla especifica si vender, comprar o no hacer nada respecto a la misma.

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Con resultados anteriores de un stock de acciones se entrenó un algoritmo de Random Forest y un modelo híbrido entre Gradient Boosting y Random Forest: Gradient Boosted Random Forest, de manera que, en base a las reglas mencionadas, se twitter users for cryptocurrency trade un "veredicto final". Se da como resultado que la red neuronal con dos variables de entradas tenía un mejor desempeño en el pronóstico.

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Para el lector que se encuentre escéptico ante el uso de variables provenientes de redes sociales para predecir precios de criptomonedas, lo invitamos a referirse a 14151617 que son solo algunas de las investigaciones en donde quedó comprobado la propiedad de plataformas como Twitter para monitorear el sentimiento de twitter users for cryptocurrency trade inversores y cambios en los precios del mercado de Bitcoin y otras criptomonedas.

El estudio de 7 es la primera prueba que se ofrece sobre la efectividad de datos de redes sociales para predecir precios de una criptomoneda alternativa alt-coin como ZClassic.

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Tomando estos tweets agrupados por horacomo dato, luego se procede a aplicar un modelo, Extreme Gradient Boosting o XGBoost, para predecir el precio horario de la criptomoneda. Esto permite concluir a los investigadores que el mercado de alt-coins tiene una fuerte dependencia de las expectativas de los inversionistas de criptomonedas.

También click desprende que Twitter users for cryptocurrency trade es una plataforma en donde se puede capturar exitosamente el sentimiento de los inversionistas y convertir estos en señales tempranas de las fluctuaciones en alt-coins.

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En este caso particular, twitter users for cryptocurrency trade utilizan tweets extraídos durante un https://serie-streaming.uno/arei/27-03-2020.php de tiempo determinado. Cabe resaltar que en el estudio se proponen dos enfoques para el entrenamiento de los clasificadores: formar los vectores característicos utilizando directamente los textos de cada tweet o, generar los mismos con las puntuaciones positivas y negativas de las palabras de cada post, obtenidas de APIs de terceros.

Su aporte radica en los distintos rangos de tiempo que consideraban para agrupar los tweets desde 5 minutos a 4 horas.

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Dentro del preprocesamiento se describe el tratamiento de variables continuas y textuales a utilizar. La estructura completa de la metodología se detalla en la Figura 2. La primera fase de esta metodología se enfoca en la recolección de datos.

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Se consiguió un total de observaciones. La cantidad de tweets extraídos correspondientes al periodo de la variación del precio de las acciones de las criptomonedas fue de here Estos datos textuales tienen que ser transformados a una representación cuantitativa. Para llegar a esta representación, previamente se realiza un preprocesamiento para reducir el ruido en twitter users for cryptocurrency trade set de tweets.

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Este twitter users for cryptocurrency trade detallado a continuación. El segundo paso consistió en remover todos los caracteres no alfabéticos; signos de puntuación y los símbolos " " y " ", correspondientes a hashtags y menciones a usuarios usados en esta plataforma social. Este fue complementado con un diccionario de elaboración propia para mejorar la tarea de filtrado ya que se consideró relevante para este estudio los nombres de las criptomonedas y los adjetivos que las acompañaban.

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Posteriormente, se llevó a cabo el proceso de lematización de palabras. Una vez que su función gramatical verbo, sustantivo, adjetivo, entre otros sido determinada, se obtiene el lema de cada palabra, o forma de diccionario.

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A continuación, se muestra en la Figura 7 la arquitectura de red aplicada en el presente trabajo que twitter users for cryptocurrency trade resume en 32 procesadores por capa.

Para este trabajo se utilizó una arquitectura recurrente con una capa de dropout y una capa densa para realizar la regresión. Se utilizó una capa densa o fully connected sin función de activación para obtener el valor final de la regresión.

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En la Figura 8se presenta el ajuste de las predicciones de la red al valor real. Al tener miles de registros, detectar las diferencias visualmente es complicado.

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Dragon Coin $267,963,266 1.69% 0.0111 -0.57% $49.548357
Sociall $164,877,544 3.85% 0.0282 -0.56% $5.22624
Skycoin $118,381,762 4.26% 0.0580 +0.22% $6.313268
GARK $783,570,293 8.83% 0.0637 +0.63% $0.467210
CXO $810,603,769 1.90% 0.0213 -0.20% $1.49932
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TCT $873,940,684 3.53% 0.0660 +0.68% $39.453205
Dinero $619,513,155 0.21% 0.0572 +0.61% $6.550975
STRAT $418,128,189 3.94% 0.0356 +0.20% $30.48838
GNT $372,867,197 4.31% 0.0966 -0.91% $29.645234
SpendCoin $507,454,690 3.40% 0.0870 -0.50% $4.599153
RFOX $374,658,272 10.65% 0.0938 -0.85% $25.344133
GMB $491,240,706 6.81% 0.0835 +0.41% $37.775158
AIDOC $597,962 3.47% 0.071 +0.43% $43.93767
MovieBloc $813,904 9.48% 0.0793 +0.69% $1.763302
Plata $118,586,208 5.71% 0.0407 +0.74% $11.502508
Enigma $467,656 4.54% 0.0311 -0.69% $45.561548
FACE $507,488 3.30% 0.0825 -0.33% $41.193998
Silverway $156,924 5.12% 0.0123 +0.98% $28.6296
U Network $316,400,374 4.59% 0.0130 +0.19% $28.406113
Prometeus $118,808,615 2.76% 0.0104 -0.19% $44.284861
RLC $130,946,863 5.40% 0.0302 +0.87% $15.416367
Digital Gold Exchange $294,294,321 6.27% 0.0230 +0.75% $10.730100
MESH $652,827,436 0.88% 0.0387 -0.67% $38.734921
NoLimitCoin $11,227,246 8.87% 0.0410 -0.53% $42.95245
XRP $244,960,133 0.80% 0.0915 -0.58% $0.18509
WePower $343,201 2.22% 0.0337 -0.61% $41.637948
High Performance Blockchain $592,241,469 5.41% 0.0186 +0.14% $5.695787
LEVL $670,916 5.84% 0.0767 -0.79% $23.295951
0chain $761,715 2.58% 0.0905 -0.12% $10.629524
RSR $759,745,247 1.62% 0.0114 +0.59% $32.684600
BolivarCoin $775,389 2.78% 0.0458 -0.28% $6.355371
MER $508,309,525 7.19% 0.031 -0.52% $17.954449
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Suretly $73,518,532 6.37% 0.0316 -0.45% $10.509455
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SKY $317,313 5.93% 0.0795 +0.14% $36.657451
BaaSid $340,118 2.71% 0.0594 +0.72% $47.95499
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Red Pulse Phoenix $347,761,903 5.85% 0.0406 +0.57% $44.334553
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Sociall $68,210 10.48% 0.090 -0.63% $2.351857
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LTO $283,704,326 9.10% 0.0609 -0.86% $6.410567
TPAY $400,718 9.52% 0.0917 -0.88% $45.716184

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Comments

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