Predição da Cotação Real/Bitcoin usando a Rede Neural Long Short Term Memory

Abstract

Criptomoedas  têm  se  tornado  um  ativo  financeiro  importante  para empresas,  governos  e  civis,  sendo  aceitas  para  transações  financeiras  em substituição às moedas tradicionais.  Contudo as criptomoedas, que são atrativas por algumas questões como não ter controle governamental, apresentam alta volatilidade, sendo importante as predições de cotação de forma a ter uma base para decidir quando comprar e quando vender este tipo de ativo, de forma a maximizar lucros.   Como a predição quando feita por pessoas demanda de especialistas, que têm altos custos e também são sujeitos a vieses e erros, vários estudos têm investigado a predição via técnicas computacionais de inteligência artificial.  Neste estudo, investigou-se a aplicação de uma rede neural LSTM para a predição da cotação da criptomoeda Bitcoin em Reais, realizando a análise dos parâmetros da  rede  neural,  juntamente  com  a  modelagem  da  rede  para  predição  de  um único  valor  para  um  dado  horizonte  de  tempo  futuro  e  para  a  predição  de múltiplos valores para múltiplos instantes de tempo futuros.  Os resultados obtidos  indicam  que  o  modelo  de  saída  única  tem  uma  boa  performance  para perdição de curto prazo, principalmente na predição para o dia seguinte (horizonte 1) com um mean absolute percentage error (MAPE) de 2,57% na sua melhor configuração, contudo, esse erro não é linearmente escalável quando se aumenta o horizonte de predição. No modelo de múltiplas saídas produziu valores MAPE maiores para predições de curto prazo (horizonte 1, 3 e 5), contudo a taxa de aumento do erro é menor do que a do modelo de horizonte simples.Cryptocurrencies have become an important financial asset for com- panies, governments and civilians, being accepted for financial transactions in place of traditional currencies. However, cryptocurrencies, which are attractive for some reasons such as not having government control, have high volatility, making price predictions important in order to have a basis for deciding when to buy and when to sell this type of asset, in order to maximize profits. As pre- diction by people demands a specialist, which is expensive and also subject to biases and errors, several studies have investigated the application of artificial intelligence computational techniques for prediction. This study investigates the application of an LSTM neural network for predicting the price of the Bitcoin cryptocurrency in Reais, analyzing parameters of the neural network, together with the network modeling for the prediction of a single value for a given future time horizon and the prediction of multiple values for multiple future instants of time. The results obtained indicate that the single output model has a good performance for short-term loss, mainly in the prediction for the next day (horizon 1) with a mean absolute percentage error (MAPE) of 2.57% in its best configuration, however this error is not linearly scalable when the prediction horizon is increased. The multiple-output model produced higher MAPE values for short-term predictions (horizons 1, 3 and 5), however the error increase rate is lower than that of the simple horizon model. &nbsp