Predicción del precio en dólares de la moneda digital Solana a través de métodos de machine learning
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Date
2022Publicador
Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.
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Abstract
La presente investigación se centra en el uso de modelos de predicción fundamentados en árboles de decisión, como una alternativa al uso de modelos de regresión lineal para la estimación del precio de Solana en dólares. Para tal fin se llevó a cabo el ciclo de vida de un modelo en Machine Larning (ML), realizando la comprensión de los datos, verificación de su integridad, modelado y análisis de los resultados.Se utilizaron datos del precio de la moneda digital Solana para el último año en periodos por hora y se verificaron distintos tipos de modelos de predicción, concluyéndose que un árbol de decisión era el que mejor desempeño lograba.
Luego se realizó el análisis de la pertinencia del uso del modelo para la toma de decisiones asociadas a la predicción del próximo periodo o periodo (t+1), en donde se propone según los resultados, la necesidad de explorar el uso modelos multivariados que incluyan variables exógenas relevantes.