Foto: Wikipedia – Electrum Bitcoin Wallet

Hace algunos años, cuando Bitcoin, que completa un evento de disminución a la mitad basado en los parámetros incorporados en su código, apenas valía USD 15 de seguro nos hubiese gustado haber podido comprar la criptomoneda a tan accesible valor, en especial porque en el 2017 su valor sería disparado hasta llegar a su máximo histórico de USD 20,000. Pero ¿Cómo haberlo sabido previamente? ¿A lo mejor se pudo vaticinar? Es justo el dilema al cual usuarios de criptografía se afrontan a diario, en especial ahora porque se espera el tan esperado Halving de Bitcoin. El evento que tiene lleno de expectativas a muchas personas del ecosistema porque en sus tres ediciones anteriores fue un factor de impulso en el valor de la criptomoneda. Cada Halving reduce la compensación por bloque de Bitcoin minado a la mitad.

Bitcoin[nota 1]​ [3]​ es un protocolo, proyecto de código abierto y red peer-to-peer que se usa como criptomoneda, sistema de pago[4]​ y mercadería.

Bitcoin es un activo digital, menciona un juzgado popular intermedio en China

Por otro lado Jesse Powell. CEO de Kraken, aseguró “Pienso en $100 mil, quizás un millón, cuando escucho a la gente hablar de una ‘corrección’ de Bitcoin. Eso es lo correcto”.

Hace 1 mes, cuatro especialistas hacían augurios positivos sobre el valor de Bitcoin después del halving que se produciría en mayo, el lunes 20 de abril. Según ellos, la criptomoneda tenía la posibilidad de alcanzar el millón de dólares en 2020.

Ahora bien, ¿cómo podemos resolver este dilema de augurio de valores? Quizás el aprendizaje automático puede mencionarnos la contestación.

Es posible que los modelos de aprendizaje automático nos den la información que necesitamos para aprender sobre el futuro de la criptomoneda. No nos mencionará el futuro, pero podría mencionarnos la tendencia general y la dirección para esperar que los valores sean movidos.  En este sentido, las personas pretenden usar estos modelos de aprendizaje automático como ventaja y vaticinar el futuro valor de Bitcoin.

El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de mecanismos es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.

También El aprendizaje automático es conocido como la categoría de algoritmo que permite que las aplicaciones de software sean más exactas en el augurio de resultados sin estar explícitamente programadas.

Ahora, lo fundamental de este aprendizaje es la construcción de algoritmos en los que se pueden recibir datos que sean de ingreso y mientras se actualizan los mismos, permitan análisis con estadísticas para el augurio de un resultado a medida que se dispone de nuevos datos.

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Y es que, un alto nivel especulativo , describe el prominente mercado de las criptomonedas y de gran volatilidad , plantea un novedoso y desafiante escenario para la aplicación de métodos de pronósticos sobre series temporales. En este contexto, Bitcoin sobresale por comprender la mayor parte de la capitalización total del mercado, así como del volumen total de transacciones periódicas.

Así que, hay los modelos de aprendizaje automático que se denominan modelos de series temporales. Estos modelos examinan el pasado y buscan patrones y tendencias para adelantar el futuro. Sin estos modelos, deberíamos hacer todos esos análisis nosotros mismos y eso llevaría demasiado tiempo.

Hay muchos modelos de series de tiempos que puedan ayudar a vaticinar la conducta del valor de Bitcoin. Como es el caso de Sarima y FB Prophet, que son modelos de series de tiempo para aprender y experimentar.

Aquí están las Opciones: Los derivados de Bitcoin dan a BTC una visión sobre el halving

Es casi imposible vaticinar el futuro de Bitcoin, pero con el aprendizaje automático, se puede comprender hacia dónde podría ir con un alto grado de confianza. No obstante, es relevante recordar que utilizar estos modelos de aprendizaje automático no son necesariamente recomendados  para tomar todas sus determinaciones respecto a inversión. Pero es genial observar lo que podría ocurrir para el futuro de Bitcoin y las demás criptomonedas.

En especial, a pocos días de llevarse a cabo el tan esperado Halving de Bitcoin. Ya que mucho es lo que está en expectativa por parte de analistas, traders, inversores y demás entusiastas del criptomundo.

Seguimos siendo cautelosos para inversiones a largo plazo basadas en HOLD . Por la delicada situación de la Pandemia Global … Ya hay naciones que comienzan a volver al re confinamiento, como Japón y Alemania, y eso podría pasar factura en los próximos días.

En 4 días, el próximo halving d será realizado y los operadores tienen pareceres encontrados sobre la dirección del valor de BTC después del evento. Algunos creen que una caída será producida, mientras que otros prevén una continuación alcista. Lo cierto es  que, lo que ocurra posterior al Halving sería decisivo para el rumbo de la principal criptomoneda.

Si bien aceptó que los eventos históricos no necesariamente vaticinan eventos futuros. Ha señalado que los mineros deberán gastar casi dos veces más para minar un solo BTC. Eso causaría en un incremento del valor a mediano y largo plazo.

El modelaje de aprendizaje automático de serie temporal SARIMA o ARIMA es un modelo relativamente básico que permite reunir datos históricos de Bitcoin para pretender conocer su conducta futuro.

Para conseguirlo investigadores de Towards Data Science consiguieron un gráfico predictivo bastante ajustado a las condiciones actuales que está teniendo el valor de Bitcoin, luego de modelar haciendo los datos estacionarios.

La relevancia de la estacionariedad de los datos permite eliminar las tendencias del grupo de datos que pueden ser extremadamente intrusivas, haciendo que el modelo funciona mejor y vaticine con mayor precisión.

Según el modelo, parece que Bitcoin seguirá ligeramente hacia arriba en el próximo mes e incluso hacia finales de año en vez de decrecer.

Este otro modelo del gigante Facebook es relativamente más fácil de configurar para modelar que el antecesor. Es un modelo aditivo para vaticinar datos de series temporales que son rápidos y ajustables.

Según FB Prophet, Bitcoin incrementará durante el próximo mes y posiblemente hacia fines del año en curso.

Fuera de ambos modelos, existen muchos más en el mercado que son aplicados por grandes industrias del ecosistema actualmente, en especial por los fondos de inversión y los intercambios de criptomonedas.

Es casi imposible vaticinar el futuro del valor de Bitcoin, pero con el aprendizaje automático, podemos comprender hacia dónde podría ir con un alto grado de confianza.

El empleo de redes neuronales o de modelos de Machine Learning además de Aprendizaje automático para vaticinar valores de Bitcoin no es nada nuevo, incluso en los mercados tradicionales.

Este sería el pensamiento de relevantes figuras del cripto mundo como Vitalik Buterin. Y apretaría, a diferencia de la primera área, por mejorar atributos de la criptomoneda como su escalabilidad. Lo que permitiría mejorar su rendimiento como moneda, y por tanto llevar a una masificación de su empleo en el comercio.

Existen muchas posibilidades aún para experimentar en este sentido con el aprendizaje profundo y el automático en el augurio de valores de activos digitales, especialmente por su alta volatilidad.

Fonte: CoinTelegraph

Countries: China

Entidades mas mencionadas en la noticia:

Id Entity Positive Negative Named-Entity Total occurrences Occurrences (appearances)
1 Bitcoin 70 0 PERSON 8 Bitcoin: 5, (tacit) él/ella (referent: Bitcoin): 3
2 nosotros/nosotras 16 0 NONE 8 (tacit) nosotros/nosotras: 4, nos: 4
3 modelo 80 0 NONE 5 un modelo aditivo: 1, el modelo: 2, un modelo relativamente básico: 2
4 datos 0 0 NONE 5 nuevos datos: 1, los datos: 1, datos: 2, los datos estacionarios: 1
5 una continuación alcista 2 45 NONE 4 (tacit) él/ella (referent: una continuación alcista): 4
6 SARIMA o ARIMA 40 0 ORGANIZATION 3 (tacit) ellos/ellas (referent: SARIMA o ARIMA): 2, SARIMA o ARIMA: 1
7 evento 30 0 NONE 3 el evento: 1, El evento: 2
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9 aprendizaje 0 0 NONE 3 El aprendizaje automático: 1, el aprendizaje automático: 2
10 el halving 0 0 ORGANIZATION 3 el halving: 3

La historia de esta noticia a partir de noticias previas:
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