Aprendizado de Máquina para a Previsão do Comportamento de Preços da Criptomoeda Ethereum
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Resumo
Elaboração de algoritmos de aprendizado de máquina para a previsão do comportamento de preços da criptomoeda Ethereum, utilizando-se uma base de dados pública (Kaggle). Os modelos elaborados foram do tipo linear (ARIMA, séries temporais) e nãolinear (três modelos de redes neurais LTSM). Como melhor resultado, verificou-se que um dos modelos não lineares foi capaz de realizar previsões distantes em média de 4,32% dos preços reais.
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Como Citar
Penteado Lopes da Silva, L., Adeildo da Silva Junior, L., Marinho Falcão Neto, J., & Benício Coelho de Souza, G. (2022). Aprendizado de Máquina para a Previsão do Comportamento de Preços da Criptomoeda Ethereum. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 7(3), 1-9. https://doi.org/10.25286/repa.v7i3.2445
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics