Prevedere Bitcoin: Toro o Orso in arrivo?

Le criptovalute, come Bitcoin, sono diventate abbastanza popolari di recente. Sono famose per i loro cambiamenti di prezzo folli, che possono far sentire gli investitori come se fossero sulle montagne russe. Una volta che sali su questo giro, sembra che sempre più nuovi investitori si uniscano, cercando di capire se comprare, vendere o semplicemente tenersi stretti.

Hai mai provato a prevedere il tempo? È difficile, vero? Lo stesso vale per prevedere i prezzi nei mercati delle criptovalute. Bitcoin, la prima e la più famosa criptovaluta, ha una grande influenza su come si comporta il resto del mercato. In questo momento, è un po' il re della collina, possedendo circa la metà del valore di mercato di tutte le criptovalute.

#Fasi Bull e Bear

Nel mondo degli investimenti, si parla spesso di mercati "bull" e "bear". Un mercato bull è come il supereroe preferito di tutti; i prezzi salgono e tutti si sentono felici e ricchi. D'altra parte, un mercato bear è come un villain; i prezzi scendono e gli investitori si sentono tristi e preoccupati.

Per Bitcoin, queste fasi possono essere identificate guardando qualcosa chiamato Medie Mobili, in particolare le medie mobili a 50 giorni e 200 giorni. Pensa alle medie mobili come un modo per smussare i selvaggi alti e bassi dei prezzi di Bitcoin, permettendoci di vedere le tendenze più chiaramente.

#L'Obiettivo

E se potessimo prevedere se Bitcoin sarà un supereroe o un villain nel prossimo futuro? Questo documento parla di come potremmo riuscirci. Usando alcuni algoritmi computerizzati, cercheremo di prevedere le prestazioni future di Bitcoin. Questi dati previsionali possono aiutarci a calcolare quelle medie mobili e a individuare potenziali fasi bull e bear in anticipo.

#La Caccia ai Dati

Prima di tuffarci nelle previsioni, dobbiamo raccogliere i dati. Questa parte è cruciale. Abbiamo raccolto informazioni su Bitcoin, come il suo prezzo di apertura, il prezzo più alto, il prezzo più basso, il prezzo di chiusura e il volume degli scambi. Immagina di raccogliere tutti questi dati come se stessi preparando per un grande banchetto: senza tutti gli ingredienti giusti, non puoi cucinare un buon pasto.

Da questi dati, possiamo calcolare vari indicatori tecnici. Questi indicatori sono come strumenti in una cassetta degli attrezzi, aiutandoci a capire cosa sta succedendo nel mercato. Alcuni degli indicatori che abbiamo analizzato includono l'RSI, il MACD, il Momentum e le Bande di Bollinger. Ognuno di questi ci dice qualcosa di diverso sulle prestazioni di Bitcoin.

#Preparare i Dati

Una volta che avevamo tutti i dati necessari, era il momento di elaborarli. Alcuni indicatori richiedono una certa quantità di dati passati per fornire risultati affidabili. Perciò, dobbiamo scartare eventuali punti dati incompleti all'inizio. È un po' come pulire prima di una grande festa: nessuno vuole affrontare il disordine.

Dopo aver pulito, abbiamo osservato i dati per capire eventuali schemi o relazioni che potesse avere. A volte, troppe informazioni possono essere un problema, poiché molte caratteristiche potrebbero essere strettamente collegate. Ma non è un grande problema perché il nostro obiettivo principale è vedere le tendenze e fare previsioni piuttosto che controllare solo quanto bene il modello si adatti ai dati passati.

#Formulazione del Modello e Previsioni

Per prevedere i prezzi futuri, abbiamo diviso i nostri dati in due parti chiave: addestramento e test. Se lo pensi come una pratica per una grande partita, il set di addestramento è dove prepariamo i giocatori (dati), e il set di test è dove vediamo quanto bene si esibiscono.

Abbiamo costruito due modelli diversi: Regressione Lineare Multipla (MLR) e Memoria a Lungo e Breve Termine (LSTM). Immagina la MLR come una vecchia auto fidata: ci porta dove dobbiamo andare, ma potrebbe non essere il viaggio più veloce. L'LSTM, dall'altra parte, è come una macchina sportiva elegante: è progettata per velocità ed efficienza, specialmente quando si tratta di comprendere schemi nel tempo.

#Regressione Lineare Multipla (MLR)

La MLR è un po' come un detective che cerca di capire la relazione tra diversi indizi (o punti dati). Analizzando le informazioni passate, cerca di prevedere i risultati futuri. Una sfida con la MLR è che richiede spesso molta matematica, il che può renderla complicata. Inoltre, a volte si basa troppo su dati più vecchi, rendendola meno efficace nel prevedere tendenze recenti.

Nel nostro caso, abbiamo impostato più modelli MLR per prevedere i prezzi di chiusura per ciascuno dei prossimi 21 giorni. Suona un po' come cercare di cuocere 22 torte tutte in una volta; è un gran bel lavoro!

#Memoria a Lungo e Breve Termine (LSTM)

Ora parliamo dell'LSTM, che prende un approccio diverso. È come insegnare a un robot a ricordare cose importanti dal passato mentre è abbastanza intelligente da dimenticare cose poco importanti. Questo è fondamentale perché negli investimenti, non tutti i dati passati ci aiutano a prevedere il futuro.

L'LSTM ha una struttura unica che gli consente di elaborare i dati dipendenti dal tempo in modo efficiente. Ha tre parti chiave: Porta di Dimenticanza, Porta di Input e Porta di Output. Pensa a queste porte come insegnanti, che guidano il robot su cosa ricordare e cosa ignorare. Questo rende gli LSTM migliori nella previsione rispetto alla vecchia e polverosa MLR.

#Risultati e Osservazioni

Dopo aver eseguito le nostre previsioni, le abbiamo utilizzate per calcolare le medie mobili per Bitcoin. I risultati della MLR non si abbinavano molto bene alle medie mobili effettive, mentre l'output dell'LSTM era molto più vicino alla realtà. Questo suggerisce che gli LSTM sono migliori nel catturare i modelli e le tendenze che contano davvero.

Quando abbiamo confrontato i risultati tra i due modelli, era chiaro che l'LSTM ha superato la MLR, soprattutto in un mercato veloce come quello delle criptovalute. Questo potrebbe essere dovuto alla capacità dell'LSTM di concentrarsi sui dati recenti, portando a previsioni migliori.

#Conclusione

Se possiamo prevedere efficacemente le fasi di mercato per le criptovalute, sarebbe incredibilmente utile per gli investitori. Usando tecniche di apprendimento automatico, come l'LSTM, possiamo analizzare i dati passati per identificare le tendenze future-aiutando gli investitori a prendere decisioni informate.

Quindi, che tu sia un investitore esperto o solo qualcuno curioso del mondo di Bitcoin, capire come funzionano le previsioni può rendere un po' meno spaventoso navigare nell'emozionante viaggio delle criptovalute. Ricorda, è tutto riguardo ad abbracciare il brivido e tenere d'occhio le tendenze!