MIT Científicos informáticos pueden predecir el precio de Bitcoin

Dos informáticos del MIT afirman haber desarrollado un & ldquo; algoritmo de aprendizaje automático & rdquo; que potencialmente se puede usar para predecir el precio de Bitcoin.

Las herramientas de software de análisis de Stock Market no son nada nuevo para los inversores inteligentes. De hecho, hay docenas de excelentes herramientas en línea y algunas de ellas son incluso gratuitas. No es de extrañar que alguien haya pensado aplicar muchos de los mismos principios a Bitcoin, especialmente teniendo en cuenta las salvajes fluctuaciones del mercado de Bitcoin en los últimos meses.

Devavrat Shah y el recién graduado Kang Zhang, investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT y del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión, afirman haber desarrollado un & ldquo; algoritmo de aprendizaje automático & rdquo; eso permitió al equipo casi duplicar la cantidad de Bitcoin que utilizaron en el estudio.

Shah y Zhang usaron básicamente el mismo procedimiento que usó Shah en 2012 cuando publicó su estudio de Twitter y el equipo decidió que funcionaría igual de bien con las predicciones de Bitcoin. Después de compilar una enorme cantidad de datos de intercambios de Bitcoin, recolectando más de 200 millones de puntos de datos, utilizaron una técnica conocida como regresión bayesiana para & ldquo; tren y rdquo; un algoritmo para localizar patrones a partir de los datos. Luego usaron los patrones para predecir los cambios de precios en Bitcoin durante un período de tiempo.

Específicamente, durante un período establecido de 50 días, hicieron un total de 2,872 transacciones usando un Bitcoin para cada operación, prediciendo el movimiento del precio promedio cada dos segundos durante un período de 10 segundos. La prueba podría considerarse altamente exitosa porque les dio un retorno de 89% y una relación de riesgo (retorno relativo al riesgo) de 4. 1.

Después de establecer una línea de base, establecieron el algoritmo para comprar si el precio subía por encima de él y vender si cayó a continuación. Si el movimiento fue leve, el programa no hizo nada. El documento, que detalla el estudio, fue publicado este mes en la Conferencia de Allerton sobre Comunicación, Control e Informática. Shah explica el método utilizado para predecir el precio:

& ldquo; Desarrollamos este método de modelado de fuente latente, que depende de la noción de que las cosas solo suceden de diferentes maneras. En lugar de hacer suposiciones subjetivas sobre la forma de los patrones, simplemente tomamos los datos históricos y los conectamos a nuestro modelo predictivo para ver qué emerge. & rdquo;

El equipo usó Bitcoin porque hay una gran cantidad de datos gratuitos para dibujar y hay muchos operadores de alta frecuencia. y ldquo; Necesitábamos datos disponibles públicamente, en grandes cantidades y en una escala extremadamente fina, & rdquo; continuó Shah. y ldquo; También nos intrigó el desafío de predecir una moneda que ha visto regularmente sus precios en los últimos años.& rdquo;

CoinTelegraph habló con un comerciante de productos básicos experimentado que prefirió no compartir su nombre y aunque encontró interesante el proyecto MIT, tuvo algunas advertencias:

  • Sus devoluciones son de muy poco tiempo (50 días) ) Tal vez esto se deba a que esa era la única información que tenían, pero me gustaría ver qué tan sólido es el modelo en un conjunto de datos más grande. Esto también podría hacerse más robusto al ver cómo funciona el modelo durante períodos de alta volatilidad (la ventana que eligieron fue uno de los períodos de negociación más estables para Bitcoin)
  • Probaron su estrategia utilizando 1 bitcoin de nocional. Reconocen que se requiere más investigación para ver si el modelo puede escalar. Creo que la implementación de esta estrategia en un tamaño más significativo reduciría en gran medida los retornos. Hay más impacto cuesta cuanto más grande eres.

Sin embargo, Shah fue perfectamente claro al señalar que había intangibles, que no podían considerarse y que el estudio solo analizaba los números. Los eventos globales impredecibles y espontáneos en el mundo real sin duda pueden tener un impacto en el comercio, como nuevas regulaciones, robos a gran escala, posibles prohibiciones gubernamentales y una adopción repentina y generalizada.

Estos eventos, que han estado causando úlceras a operadores experimentados desde el inicio de la bolsa de valores, son imposibles de predecir. Sin embargo, el algoritmo podría tener sus usos incluso para los comerciantes en el mundo real, pero dependiendo de su precisión en exclusiva también podría ser una buena manera de ir a la quiebra a toda prisa.


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