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El segundo paso consistió en remover todos los caracteres no alfabéticos; signos de puntuación y los símbolos " " y " ", correspondientes what drives cryptocurrency prices up 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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Este procedimiento permite what drives cryptocurrency prices up las inflexiones y variaciones de una palabra para que pueda analizarse como un solo elemento. De esta forma cada tweet queda representado por una estructura similar a un vector de características, conformado por sus palabras o tokens. Finalmente, esta estructura es utilizada para vectorizar numéricamente el documento, con la herramienta TextBlob.

Una red neuronal recurrente LSTM tiene como objetivo aprender dependencias a largo plazo; es decir, aprender las dependencias de valores futuros de una secuencia en función a los valores anteriores. El core de una red LSTM se basa en el estado de una celda.

Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
MicroMoney $807,647,617,689 5.10% 0.0800 -0.14% $3.93671
Theta Fuel $139,481 10.73% 0.0993 -0.58% $7.540798
GazeCoin $628,952,818,182 6.36% 0.0724 +0.24% $40.24985
VIVID $719,464,873,982 6.33% 0.078 -0.82% $15.925237
RCN $724,190 6.76% 0.0608 -0.89% $1.655752
MZK $87,920,664,870 4.43% 0.0505 -0.39% $16.357422
Jibrel Network Token $63,120,349,608 10.19% 0.0737 +0.51% $46.404873
AREI $415,381 5.74% 0.0985 -0.60% $9.77429
Humaniq $41,376,953,417 8.89% 0.0700 +0.37% $8.755879
KIND $344,841 0.80% 0.0500 -0.23% $7.763348
Ankr Network $202,505,536,415 0.86% 0.0792 -0.40% $6.507345
Huobi Pool Token $578,978,972,654 6.43% 0.0859 -0.78% $6.595118
CVCOIN $523,599 7.72% 0.0199 +0.15% $7.369666
Flixxo $628,174,548,881 4.83% 0.0847 +0.56% $29.143373
Bytom $33,621,802,868 4.26% 0.0134 -0.36% $10.175753
VeriBlock $96,881,751,160 5.23% 0.097 -0.22% $6.806975
IndaHash $879,350,898,206 8.97% 0.048 -0.92% $13.129974
LCX $187,796 9.36% 0.012 +0.93% $4.427491
NEM $851,230 3.37% 0.0694 -0.47% $23.585567
Incent $54,643,552,970 3.51% 0.0157 -0.31% $0.98624
FunFair $119,694,999,426 8.37% 0.0801 -0.21% $36.396549
TNT $437,399,919,540 6.68% 0.0746 -0.30% $7.805390
Theta Fuel $578,344 9.11% 0.0554 +0.78% $1.401393
Lunyr $288,859,971,231 10.60% 0.0387 -0.65% $2.950171
Prometeus $461,206,252,150 8.88% 0.0503 +0.54% $8.436819
XHV $668,336 5.48% 0.0787 +0.62% $9.229148
IPL $82,569 4.72% 0.0181 +0.85% $0.614440
Augur $424,191 9.29% 0.0683 +0.33% $7.599957
ADT $451,191,954,828 7.19% 0.0959 +0.84% $6.82941
THEKEY Token $327,989 2.48% 0.0810 -0.38% $49.389206
Carry $271,352 3.64% 0.0566 -0.90% $6.559548
Verasity $121,560,969,614 6.99% 0.081 -0.88% $2.1359
LAMB $477,950 9.95% 0.0253 +0.50% $24.634569
Internet Node Token $265,819,461,662 4.76% 0.0356 -0.33% $7.477382
OMNI $734,120 7.82% 0.0815 -0.31% $0.167205
ARPA Chain $849,115,457,392 4.79% 0.0615 -0.67% $1.206914
ADS $510,295,249,252 0.61% 0.0344 -0.56% $10.282882

La red LSTM modifica el estado de la celda al añadir o quitar información del estado de la what drives cryptocurrency prices up anterior C t-1 para producir un nuevo estado C t El primer paso en una LSTM consiste en decidir qué información va a permanecer en el estado de la celda. El siguiente paso es decidir qué información retener en el estado de la celda.

Finalmente, se necesita calcular la salida.

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Esta se debe basar en el estado what drives cryptocurrency prices up, pero no toda la información es parte de la salida. Luego, se aplica una tangente hiperbólica para tener valores entre -1 y 1 y se multiplica estos valores por la activación de la capa sigmoidal para solo tener como output los valores seleccionados ecuaciones here y 6.

Esta arquitectura es particularmente interesante, ya que ataca el problema del "vanishing gradient" 2122 ; donde al aplicar back propagation en redes recurrentes el vector de gradiente se vuelve tan pequeño que la actualización de pesos toma demasiado tiempo o se excede la cantidad de memoria disponible. Esta arquitectura permite entender patrones interesantes en las secuencias de datos como las que se presentan con series temporales de precios de criptomonedas.

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A continuación, se muestra en la Figura 7 la arquitectura de red aplicada en el presente trabajo que se click 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 what drives cryptocurrency prices up 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.

Pero hasta finales de año no se va a poder empezar

En este caso se utilizó 50 épocas cantidad de veces que se completa una iteración32 neuronas o hidden units. Se obtuvo un RMSE de 0. Asimismo, al analizar la relación entre las curvas de loss y validation loss, estas no convergen.

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Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
PCHAIN $799,830,178,577 1.37% 0.0546 -0.77% $0.754867
VIB $573,554 9.41% 0.0523 -0.32% $10.642532
CIM $103,970 10.56% 0.0271 +0.97% $36.825301
OXT $31,895 5.61% 0.0572 -0.46% $50.642644
Synthetix $321,501 3.65% 0.0447 -0.37% $10.632639
CyberVein $320,222 2.40% 0.031 -0.52% $11.10242
WePower $302,783 0.83% 0.0946 +0.70% $34.665890
LOBS $424,693 5.30% 0.0655 -0.57% $3.872669
Ferrum Network $356,964,144,693 4.44% 0.0233 +0.44% $5.603543
Red Pulse Phoenix $284,102,510,139 5.63% 0.0632 -0.42% $3.43974
WLO $419,302,745,172 5.84% 0.0806 -0.83% $5.756170
Playkey $600,738 3.47% 0.0563 -0.49% $2.164288
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BlockNet $160,367,572,124 3.41% 0.0113 -0.78% $6.772576
COCOS BCX $36,131,951,896 4.17% 0.0715 -0.13% $36.481194
REQ $126,283 9.88% 0.0811 +0.71% $2.757793
Numeraire $550,475 3.56% 0.055 -0.51% $47.48315
DENT $513,689 10.84% 0.0133 -0.17% $8.196330
Cardano $886,241,531,379 1.53% 0.0241 -0.95% $48.587818
Credits $222,422 10.81% 0.0198 -0.98% $1.563710
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Numeraire $252,944 10.45% 0.0570 -0.29% $10.551428
SmartCash $676,143,584,123 6.85% 0.0340 +0.89% $9.21767
AYA $246,127,102,900 9.34% 0.0305 +0.97% $4.485864
Skrumble Network $584,229,365,989 0.82% 0.0809 +0.46% $10.597160
NKN $629,752,435,731 2.42% 0.0144 +0.28% $2.131577
CND $462,942 1.55% 0.0300 +0.92% $10.164943
AE $799,758 6.80% 0.0531 -0.16% $27.67170
LUN $102,398,349,565 2.17% 0.0947 -0.84% $1.268733
MonaCoin $65,684 1.74% 0.0307 -0.19% $0.605995
EtherGem $680,854,976,376 5.79% 0.0364 +0.70% $15.714511
Zeusshield $309,951,106,693 6.38% 0.0218 -0.97% $1.982675
Curium $138,394,786,546 10.69% 0.0818 -0.79% $3.28565
GTO $106,588 9.66% 0.0178 -0.51% $5.12720
PORTAL $506,677 5.22% 0.0990 -0.90% $0.44114

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What drives cryptocurrency prices up 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 go here 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.

En ese sentido, permite a what drives cryptocurrency prices up 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.

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Ambos mercados -divisas y valores- presentan una serie de características que las hacen parecidas. Sin embargo, es su finalidad lo que las hace similares. Entonces, el what drives cryptocurrency prices up final es conseguir el mejor valor del trade-off entre retorno y riesgo. Por ello, una serie de técnicas se han desarrollado what drives cryptocurrency prices up reducir la incertidumbre y para brindar soporte al proceso de decisión.

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 se 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. 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. 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 what drives cryptocurrency prices up ciertas comunidades 1.

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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 fuentes como Reddit y What drives cryptocurrency prices up cuando debaten sobre nuevos desarrollos y posibles valoraciones 2.

En el presente trabajo, se propone una metodología que busca combinar información del comportamiento de las criptomonedas en sí, así como de las expectativas e interacciones de inversores en las redes sociales.

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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 las expectativas construidas entorno what drives cryptocurrency prices up 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.

Las criptomonedas datan delaño en que Satoshi Nakamoto publica su paper titulado "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System" 5sentando las what drives cryptocurrency prices up necesarias para el funcionamiento de un sistema de monedas electrónicas sin necesidad de un aparato central.

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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. 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 what drives cryptocurrency prices up 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.

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Este crecimiento exponencial es el resultado de la creciente especulación de los inversores por un lado y de la introducción de nuevas criptomonedas por otro.

En el presente estudio trabajaremos con la criptomoneda líder del mercado: Bitcoin.

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Se plantea revisar el Estado del Arte en un orden lógico específico. El enfoque aquí es reconocer y registrar las principales técnicas y marcos aplicados en la predicción de valores que dependen de leyes what drives cryptocurrency prices up 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 what drives cryptocurrency prices up 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.

Por eso encontramos atributos como: tamaño promedio de bloque, transacciones por bloque, tiempo de confirmación medio, ratio de hash, 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 go here oferta y demanda del Bitcoin y what drives cryptocurrency prices up 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 se cierran what drives cryptocurrency prices up 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.

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Con la información de precios diarios de una acción, cada regla especifica si vender, comprar o no hacer nada what drives cryptocurrency prices up a la source. 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 dé un "veredicto final".

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Se da como resultado que la red neuronal con dos variables de entradas tenía un mejor desempeño en el pronóstico. 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 what drives cryptocurrency prices up plataformas como Twitter para monitorear el sentimiento de los inversores y cambios en los precios del mercado de Bitcoin y otras what drives cryptocurrency prices up.

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 link, 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.

What drives cryptocurrency prices up se desprende que Twitter 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, se utilizan tweets extraídos durante un periodo 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 what drives cryptocurrency prices up mismos con las puntuaciones https://thinkereviews.online/xsr/buy-ethereum-in-france.php 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.

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.

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La primera fase de esta metodología se enfoca en la recolección de datos. Se consiguió un total de observaciones.

La cantidad de tweets extraídos correspondientes al periodo de la variación del precio de las acciones what drives cryptocurrency prices up las criptomonedas fue de 41 Estos datos textuales tienen que ser transformados a una representación what drives cryptocurrency prices up. Para llegar a esta representación, previamente se realiza un preprocesamiento para reducir el ruido en el set de tweets.

Este es detallado a continuación. El segundo paso consistió en remover click 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.

Posteriormente, se llevó a cabo el proceso de lematización de palabras.

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Una vez que what drives cryptocurrency prices up función gramatical source, sustantivo, adjetivo, entre otros sido determinada, se obtiene el lema de cada palabra, o forma de diccionario. Este procedimiento permite agrupar las inflexiones y variaciones what drives cryptocurrency prices up una palabra para que pueda analizarse como un solo elemento. De esta forma cada tweet queda representado por una estructura similar a un vector de características, conformado por sus palabras o tokens.

Finalmente, esta estructura es utilizada para vectorizar numéricamente el documento, con la herramienta TextBlob. Una red neuronal recurrente LSTM tiene como objetivo aprender dependencias a largo plazo; es decir, aprender las dependencias de valores futuros de una secuencia en función a los valores anteriores.

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El core de una red LSTM se basa en el estado de una celda. La red LSTM modifica el estado de la celda al añadir o quitar información del estado de la celda anterior C t-1 para producir un nuevo estado C t What drives cryptocurrency prices up primer paso en una LSTM consiste en decidir qué información va a permanecer en el estado de la celda.

El siguiente paso es decidir qué información retener en el estado de la celda.

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Finalmente, se necesita calcular la salida. Esta se debe basar en el estado actual, pero no toda la información es parte de la what drives cryptocurrency prices up. Luego, se aplica una tangente hiperbólica what drives cryptocurrency prices up tener valores entre -1 y 1 y se multiplica estos valores por la activación de la capa sigmoidal para solo tener como output los valores seleccionados ecuaciones 5 y 6.

Esta arquitectura es particularmente interesante, ya que ataca el problema del "vanishing gradient" 2122 ; donde al aplicar back propagation en redes recurrentes el vector de gradiente se vuelve tan pequeño que la actualización de pesos toma demasiado tiempo o se excede la cantidad de memoria disponible.

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Esta arquitectura permite entender patrones interesantes en las secuencias de datos como las que se presentan con series temporales de precios de criptomonedas.

A continuación, se muestra en la Figura 7 la arquitectura de red aplicada en el presente trabajo que se resume en 32 procesadores por capa. Para este trabajo se utilizó una arquitectura recurrente con una what drives cryptocurrency prices up de dropout y una capa densa para realizar la regresión.

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Se utilizó una capa densa o fully connected sin función de activación para obtener el valor final de la regresión. En la Figura 8se presenta el ajuste de las predicciones de la red al valor real.

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Al tener miles de registros, detectar las diferencias visualmente es complicado. En este caso se utilizó 50 épocas cantidad de veces que se completa una iteración32 neuronas o hidden units. Se obtuvo un RMSE de 0.

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Asimismo, al analizar la relación entre las curvas de loss y validation loss, estas no convergen. Finalmente, los resultados no han sido favorables.

Se obtuvo un MAPE y RMSE superior a los benchmarks establecidos en la revisión de literatura, pero todavía hay what drives cryptocurrency prices up de mejora como se mencionó anteriormente mediante el testeo de distintas arquitecturas de red.

Esto se ve explicado en tanto que el modelo no logra generalizar bien el comportamiento del sentimiento como serie temporal. En ese sentido, se reconoce la importancia de explorar otras formas de modelar y caracterizar la percepción de las personas. En primer lugar, indagar sobre otras formas de analizar el sentimiento de tweets no etiquetados, diferentes de TextBlob.

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