Aprendizado de Máquina para a Previsão do Comportamento de Preços da Criptomoeda Ethereum

Abstract

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.