Aplicando técnicas de inteligencia artificial en el reconocimiento de patrones para gestión de inversiones en el mercado del Bitcoin

Abstract

El mercado de las criptomonedas es conocido por su constante evolución, alta volatilidad, incertidumbre y frecuentes fluctuaciones de precios. Esto expone a los inversores a riesgos considerables, pero también ofrece grandes oportunidades de beneficios. Ante este escenario, los inversores buscan estrategias que maximicen las ganancias, minimicen los riesgos y reduzcan los costes operativos. La complejidad de estas decisiones hace muy atractivo el uso de técnicas de aprendizaje automático. Estas técnicas exploran grandes volúmenes de datos para desarrollar modelos predictivos, basados en la identificación de patrones, que pueden ayudar en la toma de decisiones. Este estudio propone un modelo de estrategia de inversión basado en inteligencia computacional y datos financieros. El modelo propuesto pretende realizar inversiones de tres días de duración, con el objetivo de maximizar los beneficios y mitigar los riesgos asociados a la volatilidad de los precios, especialmente durante los periodos de caídas bruscas y rápidas que son habituales en el mercado de criptodivisas. Para ello, se utilizaron redes neuronales artificiales y datos históricos de precios; se llevó a cabo el preprocesamiento de datos y el análisis de índices estadísticos. Los resultados obtenidos fueron prometedores, demostrando la capacidad de la estrategia propuesta para generar beneficios significativos durante el periodo de prueba. Los beneficios fueron mayores y con menor exposición al riesgo en comparación con los resultados obtenidos por la estrategia de mercado de comprar y mantener, lo que pone de relieve el potencial de los enfoques basados en el aprendizaje automático para optimizar las inversiones en el mercado de criptomonedas.