Machine learning for increased profits in the cryptocurrency market through pattern recognition with artificial neural networks

El mercado de criptomonedas se caracteriza por tener una alta variación de precios, ser un mercado en desarrollo y por su incertidumbre. A pesar de esto, los inversores en este mercado realizan constantemente transacciones que generan grandes cantidades de datos. Bajo estas circunstancias, quienes invierten en este mercado están sujetos a una alta volatilidad, lo que permite tanto ganancias significativas como exposición a alto riesgo que pueden convertirse en grandes pérdidas, y por lo tanto, estos inversores están buscando crear estrategias que maximicen las ganancias y minimicen los riesgos y costos operativos. La complejidad de las decisiones en torno a este problema lo hace atractivo para las técnicas de aprendizaje automático. Estas explotan la cantidad de datos para generar un modelo predictivo, a través del reconocimiento de patrones, para respaldar la toma de decisiones. Este trabajo consiste en un modelo para una estrategia de inversión a partir de la inteligencia computacional y la información financiera. La estrategia tiene como objetivo realizar inversiones que duren 3 días, maximizando la rentabilidad y minimizando los riesgos relacionados con la volatilidad de precios, especialmente en momentos con caídas de precios grandes y rápidas. Para esta estrategia, se utilizaron redes neuronales artificiales, junto con datos históricos de precios, preprocesamiento de datos e índices estadísticos. Los resultados fueron positivos y mostraron la posibilidad de obtener ganancias significativas a través de esta estrategia durante el período de prueba, superiores a las logradas por la estrategia de mercado Buy and Hold.