¿Prediciendo Bitcoin: ¿Toro o Oso a la Vista?

Las criptomonedas, como Bitcoin, se han vuelto bastante populares últimamente. Son conocidas por sus locos cambios de precio, lo que puede hacer que los inversores se sientan como si estuvieran en una montaña rusa. Una vez que subes a esta atracción, parece que cada vez más nuevos inversores se están uniendo, tratando de averiguar si deberían comprar, vender o simplemente aferrarse fuerte.

¿Alguna vez has intentado predecir el clima? Es difícil, ¿verdad? Lo mismo pasa con predecir los precios en los mercados de criptomonedas. Bitcoin, la primera y más famosa criptomoneda, tiene una gran influencia en cómo se comporta el resto del mercado. En este momento, es como el rey de la colina, poseyendo alrededor de la mitad del valor de mercado de todas las criptomonedas.

#Fases de Toro y Oso

En el mundo de la inversión, la gente suele hablar de mercados "bull" y "bear". Un mercado bull es como el superhéroe favorito de todos; los precios están subiendo, y todos se sienten felices y ricos. Por el contrario, un mercado bear es como un villano; los precios bajan, y los inversores se sienten tristes y preocupados.

Para Bitcoin, estas fases se pueden identificar mirando algo llamado Promedios Móviles, específicamente el promedio móvil de 50 días y el de 200 días. Piensa en los promedios móviles como una forma de suavizar los locos altibajos de los precios de Bitcoin, permitiéndonos ver las tendencias más claramente.

#El Objetivo

Ahora, ¿qué pasaría si pudiéramos predecir si Bitcoin va a ser un superhéroe o un villano en un futuro cercano? Este documento discute cómo podríamos hacer justo eso. Usando algunos algoritmos informáticos geniales, intentaremos pronosticar el rendimiento futuro de Bitcoin. Estos datos predichos pueden ayudarnos a calcular esos promedios móviles y detectar posibles fases de toro y oso con anticipación.

#La Búsqueda de Datos

Antes de lanzarnos a las predicciones, necesitamos reunir datos. Esta parte es crucial. Reunimos información sobre Bitcoin, como su precio de apertura, precio más alto, precio más bajo, precio de cierre y volumen de negociación. Imagina reunir todos estos datos como si estuvieras preparando un gran festín: sin los ingredientes adecuados, no puedes cocinar una buena comida.

A partir de estos datos, podemos calcular varios indicadores técnicos. Estos indicadores son como herramientas en una caja de herramientas, ayudándonos a entender qué está pasando en el mercado. Algunos de los indicadores que analizamos incluyen el RSI, MACD, Momentum y Bandas de Bollinger. Cada uno de estos nos dice algo diferente sobre el rendimiento de Bitcoin.

#Preparando los Datos

Una vez que tuvimos todos los datos necesarios, era hora de procesarlos. Algunos indicadores requieren una cierta cantidad de datos pasados para dar resultados confiables. Por lo tanto, necesitamos descartar cualquier punto de datos incompleto al principio. Es un poco como limpiar antes de una gran fiesta; nadie quiere lidiar con el desorden.

Después de limpiar, observamos los datos para entender cualquier patrón o relación que pudiera tener. A veces, demasiada información puede ser un problema, ya que muchas características podrían estar estrechamente relacionadas. Pero eso no es una gran preocupación porque nuestro objetivo principal es ver las tendencias y hacer predicciones en lugar de solo chequear qué tan bien se ajusta el modelo a los datos pasados.

#Formulación del Modelo y Predicciones

Para predecir precios futuros, dividimos nuestros datos en dos partes clave: entrenamiento y prueba. Si lo piensas como un entrenamiento para un gran juego, el conjunto de entrenamiento es donde preparamos a los jugadores (datos), y el conjunto de prueba es donde vemos qué tan bien se desempeñan.

Construimos dos modelos diferentes: Regresión Lineal Múltiple (MLR) y Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM). Imagina la MLR como un coche antiguo de confianza: nos lleva a donde necesitamos ir, pero puede que no sea el viaje más rápido. LSTM, en cambio, es como un coche deportivo elegante: está diseñado para velocidad y eficiencia, especialmente cuando se trata de entender patrones a lo largo del tiempo.

#Regresión Lineal Múltiple (MLR)

La MLR es como un detective tratando de averiguar la relación entre diferentes pistas (o puntos de datos). Al analizar la información pasada, intenta predecir los resultados futuros. Un desafío con la MLR es que a menudo requiere mucho matemáticas, lo que puede hacerlo complicado. Además, a veces depende demasiado de datos antiguos, lo que lo hace menos efectivo para predecir tendencias recientes.

En nuestro caso, configuramos múltiples modelos de MLR para predecir los precios de cierre para cada uno de los próximos 21 días. Eso suena un poco como intentar hornear 22 pasteles al mismo tiempo; ¡es mucho trabajo!

#Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM)

Ahora hablemos de LSTM, que toma un enfoque diferente. Es como enseñar a un robot a recordar cosas importantes del pasado mientras es lo suficientemente inteligente para olvidar cosas sin importancia. Esto es crucial porque en la inversión, no todos los datos pasados nos ayudan a predecir el futuro.

LSTM tiene una estructura única que le permite procesar datos dependientes del tiempo de manera eficiente. Tiene tres partes clave: Puerta de Olvido, Puerta de Entrada y Puerta de Salida. Piensa en estas puertas como maestros, guiando al robot sobre qué recordar y qué descartar. Esto hace que los LSTM sean mejores para pronosticar que la vieja y polvorienta MLR.

#Resultados y Observaciones

Después de ejecutar nuestras predicciones, las utilizamos para calcular los promedios móviles para Bitcoin. Los resultados de MLR no coincidieron muy bien con los promedios móviles reales, mientras que la salida de LSTM estuvo mucho más cerca de la realidad. Esto sugiere que los LSTM son mejores para captar los patrones y tendencias que realmente importan.

Cuando comparamos los resultados entre los dos modelos, quedó claro que LSTM superó a MLR, especialmente en un mercado tan rápido como el de las criptomonedas. Esto podría deberse a la capacidad de LSTM para centrarse en los datos recientes, lo que lleva a mejores predicciones.

#Conclusión

Si podemos predecir efectivamente las fases del mercado para las criptomonedas, sería increíblemente beneficioso para los inversores. Al usar técnicas de aprendizaje automático, como LSTM, podemos analizar datos pasados para identificar tendencias futuras, ayudando a los inversores a tomar decisiones informadas.

Así que, ya seas un inversor experimentado o simplemente alguien curioso sobre el mundo de Bitcoin, entender cómo funcionan las predicciones puede hacer que navegar en la loca montaña rusa de las criptomonedas sea un poco menos aterrador. Recuerda, ¡todo se trata de abrazar la emoción y mantener un ojo en las tendencias!