Hace algunos años, cuando Bitcoin apenas valía USD 15 de seguro nos hubiese gustado haber podido adquirir la criptomoneda a tan accesible costo, en especial porque su valor en el 2017 se dispararía hasta llegar a su máximo histórico de USD 20,000. 

Pero ¿Cómo haberlo sabido antes? ¿Acaso se pudo predecir? Es justo el dilema al cual usuarios de criptografía se enfrentan a diario, en especial ahora porque se espera el tan esperado Halving de Bitcoin. El evento que tiene lleno de expectativas a muchas personas del ecosistema porque en sus tres ediciones anteriores ha sido un factor de impulso en el precio de la criptomoneda.

Cada cuatro años, Bitcoin completa un evento de reducción a la mitad basado en los parámetros incorporados en su código. Cada Halving reduce la recompensa por bloque de Bitcoin minado a la mitad.

Ahora bien, ¿cómo podemos resolver este dilema de predicción de precios? Tal vez el aprendizaje automático puede decirnos la respuesta.

Aprendizaje automático marcan tendencias

Es probable que los modelos de aprendizaje automático nos den la información que necesitamos para aprender sobre el futuro de la criptomoneda. No nos dirá el futuro, pero podría decirnos la tendencia general y la dirección para esperar que los precios se muevan.  En este sentido, las personas intentan utilizar estos modelos de aprendizaje automático como ventaja y predecir el futuro precio de Bitcoin.

El aprendizaje automático también se conoce como la categoría de algoritmo que permite que las aplicaciones de software sean más precisas en la predicción de resultados sin estar explícitamente programadas. 

Ahora, lo fundamental de este aprendizaje es la construcción de algoritmos en los que se pueden recibir datos que sean de entrada y permitan análisis con estadísticas para la predicción de un resultado mientras se actualizan los mismos a medida que se dispone de nuevos datos.

Y es que, el prominente mercado de las criptomonedas, es caracterizado por un alto nivel especulativo y de gran volatilidad, plantea un novedoso y desafiante escenario para la aplicación de métodos de pronósticos sobre series temporales. En este contexto, Bitcoin se destaca por abarcar la mayor parte de la capitalización total del mercado, así como del volumen total de transacciones diarias.

Así que, hay los modelos de aprendizaje automático que se denominan modelos de series temporales. Estos modelos examinan el pasado y buscan patrones y tendencias para anticipar el futuro. Sin estos modelos, tendríamos que hacer todos esos análisis nosotros mismos y eso llevaría demasiado tiempo.

Modelos de series de tiempos y expectativa de Bitcoin sobre el próximo Halving

Hay muchos modelos de series de tiempos que puedan ayudar a pronosticar el comportamiento del precio de Bitcoin. Como es el caso de Sarima y FB Prophet, que son modelos de series de tiempo para aprender y experimentar. 

Es casi imposible predecir el futuro de Bitcoin, pero con el aprendizaje automático, se puede entender hacia dónde podría ir con un alto grado de confianza. Sin embargo, es importante recordar que usar estos modelos de aprendizaje automático no son necesariamente recomendados  para tomar todas sus decisiones respecto a inversión. Pero es genial ver lo que podría suceder para el futuro de Bitcoin y las demás criptomonedas.

En especial, a pocos días de llevarse a cabo el tan esperado Halving de Bitcoin. Ya que mucho es lo que está en expectativa por parte de analistas, traders, inversores y demás entusiastas del criptomundo.

El próximo halving d se realizará el 12 de mayo y los operadores tienen opiniones encontradas sobre la dirección del precio de BTC después del evento. Algunos creen que se producirá una caída, mientras que otros prevén una continuación alcista. Lo cierto es  que, lo que suceda posterior al Halving sería decisivo para el rumbo de la principal criptomoneda.

SARIMA

El modelaje de aprendizaje automático de serie temporal SARIMA o ARIMA es un modelo relativamente básico que permite reunir datos históricos de Bitcoin para intentar conocer su comportamiento futuro.

Para lograrlo investigadores de Towards Data Science lograron un gráfico predictivo bastante ajustado a las condiciones actuales que está teniendo el precio de Bitcoin, luego de modelar haciendo los datos estacionarios.

La importancia de la estacionariedad de los datos permite eliminar las tendencias del conjunto de datos que pueden ser extremadamente intrusivas, haciendo que el modelo funciona mejor y pronostique con mayor exactitud.

Según el modelo, parece que Bitcoin continuará ligeramente hacia arriba en el próximo mes e inclusive hacia finales de año en lugar de disminuir.

FB Prophet

Este otro modelo del gigante Facebook es relativamente más fácil de configurar para modelar que el antecesor. Es un modelo aditivo para pronosticar datos de series temporales que son rápidos y ajustables.

Según FB Prophet, Bitcoin aumentará durante el próximo mes y posiblemente hacia fines del año en curso.

Fuera de ambos modelos, existen muchos más en el mercado que son aplicados por grandes industrias del ecosistema actualmente, en especial por los fondos de inversión y los intercambios de criptomonedas. 

Es casi imposible predecir el futuro del precio de Bitcoin, pero con el aprendizaje automático, podemos entender hacia dónde podría ir con un alto grado de confianza.

Aprendizaje Profundo y Aprendizaje automático para predecir precios

El uso de redes neuronales o de modelos de Machine Learning además de Aprendizaje automático para predecir precios de Bitcoin no es nada nuevo, inclusive en los mercados tradicionales.

Dependiendo del problema y del contexto que se quiera dar, ambas herramientas pueden funcionar muy bien en sus modelos predictivos. Sin embargo el éxito de una u otra herramienta para algo tan complejo como predecir los precios futuros de un activo depende la interpretación que el usuario final le de a la información ofrecida por estos algoritmos.

Existen muchas posibilidades aún para experimentar en este sentido con el aprendizaje profundo y el automático en la predicción de precios de activos digitales, especialmente por su alta volatilidad.

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