Pós-graduação Lato Sensu em Ciência de Dados e Big Data
Por: tafarell • 22/7/2024 • Trabalho acadêmico • 8.461 Palavras (34 Páginas) • 63 Visualizações
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE MINAS GERAIS
NÚCLEO DE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA
Pós-graduação Lato Sensu em Ciência de Dados e Big Data
Tafarell José Maciel Lucas
TÉCNICA DE MACHINE LEARNING APLICADA NO MERCADO DE CRIPTOMOEDAS
Brasília
2021
Tafarell José Maciel Lucas
TÉCNICA DE MACHINE LEARNING APLICADA NO MERCADO DE CRIPTOMOEDAS
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Especialização em Ciência de Dados e Big Data como requisito parcial à obtenção do título de especialista.
Brasília
2021
SUMÁRIO
1. Introdução 5
1.1. Contextualização 5
1.2. O problema Proposto 6
1.3. Objetivos 6
2. Coleta de Dados 7
2.1 Volume Histórico dos Preços das Criptomoedas 7
2.2 Volume Histórico dos Preços do Dólar em Relação ao Real 11
3. Processamento/Tratamento de Dados 13
3.1 Dados Históricos dos Preços das Criptomoedas 14
3.2 Dados Históricos do Preço do Dólar em Relação ao Real 17
3.3 Join das Tabelas de Criptomoeda e Dólar/Real 19
4. Diagnóstico e Mineração dos Dados 21
5. Pré-processamento de Dados para o Aprendizado de Máquina 28
5.1 Processo de Feature Engineering 28
5.2 Padronização dos Dados 30
5.3 Criação da Variável Target 31
5.4 Estudo dos Dados Adicionais 33
5.5 Transformação dos Dados Categóricos 35
5.6 Calculando a Frequência de Acerto da Variável TargetH 36
6. Criação de Algoritmo de Machine Learning 37
6.1 Matriz de Confusão 37
6.2 Regressão de Logística 41
6.3 Árvores de Decisão 45
6.4 As Redes Neurais Artificiais 47
6.5 Gradiente Boost (XGBoost) 50
7. Análises dos Resultados 52
8. Conclusão 53
9. Apresentação dos Resultados 55
10. Links 56
REFERÊNCIAS 57
1. Introdução
Contextualização
As primeiras experiências da moeda digital aconteceram no final da década de 1980. Foram projetos que enfrentaram vários desafios, mas que acabaram se tornando peças que foram sendo montadas de forma global e descentralizada ao longo dos anos, até resultar no bitcoin.
O bitcoin surgiu no início de 2009 e por trás desta criação, está o pseudônimo, Satoshi Nakamoto. Foi visto na época, a situação da crise financeira mundial iniciada no setor imobiliário, juntamente com uma vasta conjuntura tecnológica, promovendo um cenário em que havia uma necessidade da restruturação da moeda. Diante da situação que se instaurou, houve uma queda no nível de confiança do sistema financeiro tradicional, abrindo portas para recriar a moeda na forma de código computacional e que possibilitaria uma revolução digital na economia. Depois do surgimento do Bitcoin, outras moedas também foram criadas com diversas tecnologias.
Os criptoativos é uma forma de dinheiro, assim como o real, o dólar e o euro, com a diferença de ser totalmente digital e não ser emitido por nenhum governo. O seu valor é determinado livremente pelos indivíduos no mercado.
A moeda digital, desde o seu surgimento, tem sido estudada e avaliada como um grande potencial forma de investimento, no entanto, o que preocupa é sua instabilidade em decorrência das mudanças que ocorrem a todo momento, podendo diminuir ou aumentar rapidamente, gerando um potencial risco em adquiri-lo, devido a sua inconstância.
Contudo, mesmo com todas essas oscilações da moeda, os números comprovam que desde sua criação, ou seu valor sempre aumenta consideravelmente ao longo prazo do que a curto prazo, em vista disso se vê cada vez mais pessoas e empresas adquirindo-a.
Diante desse cenário, esse trabalho busca o desenvolvimento de um algoritmo para auxiliar na recomendação de compra de moedas que tendem a crescer a médio e longo prazo.
1.2. O problema Proposto
O problema proposto consiste na construção do algoritmo para auxiliar na tomada de decisão de compra de moedas digitais no mercado financeiro. Este trabalho não deve ser visto como a construção de uma metodologia para definição de compra, mas sim uma ferramenta que auxiliar na decisão baseada em dados históricos.
Para facilitar o entendimento do problema e da solução a ser proposta utilizamos a técnica do 5Ws, que consiste em responder as seguintes perguntas:
Why? Reduzir os riscos em investimentos no mercado de criptomoedas.
Who? Novos investidores que buscam ganho a médio e longo prazo.
What? Gerar um algoritmo que seja capaz de recomendar a compra de criptoativo.
Where? Todos os dados e aplicações da metodologia apresentados nesse trabalho são feitos pela internet.
When? A expectativa de retorno do investimento é a médio e longo prazo.
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