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Convibra Conference - USO DE MACHINE LEARNING NA ANÁLISE DE TENDÊNCIAS DE PREÇO DO BITCOIN BASEADO EM DADOS DE REDES SOCIAIS E MERCADO
USO DE MACHINE LEARNING NA ANÁLISE DE TENDÊNCIAS DE PREÇO DO BITCOIN BASEADO EM DADOS DE REDES SOCIAIS E MERCADO

DOCUMENTAÇÃO

Tema: Finanças

Temas Correlatos: Inteligência Artificial;

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AUTORIA

Laisi Silva Santos Teles , Sidney Mizael Barros Ferreira , Vitor Emmanuel Andrade

ABSTRACT
Bitcoin é a criptomoeda com maior capitalização de mercado. No entanto, apresenta grandes variações de preço diariamente. Essa questão é amplamente discutida no meio analítico, em sites de notícias e em redes sociais. Este trabalho visa estabelecer relações entre as movimentações no preço do Bitcoin e as postagens relacionadas no Twitter, rede social utilizada mundialmente. Para estudar estas relações, foi desenvolvido um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de realizar esta análise. Utilizando VADER Sentiment Analysis, foram extraídas as quantizações emocionais de cada postagem relacionada à bitcoin em um período de 3 meses. 23 perfis do Twitter foram levados em consideração, totalizando 4.619 postagens. Avaliando a relação entre os dados de sentimento dos tweets e os dados de mercado do Bitcoin, foi desenvolvido um modelo capaz de predizer se o preço do Bitcoin irá aumentar ou diminuir no dia seguinte aos dados analisados, com uma acurácia total de 76%. Além disso, foi comparado a relevância dos dados extraídos do mercado financeiro e dos dados oriundos das postagens do Twitter. Constatou-se que os dados do mercado financeiro apresentam maior assertividade na predição do movimento da criptomoeda, predizendo corretamente em 70% dos casos analisados. Para o modelo desenvolvido baseado somente nos dados da rede social, a acurácia da predição corresponde a 63,9% dos dados analisados. Assim, é possível a utilização desse modelo visando decisões mais seguras no investimento em Bitcoin.

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COMENTÁRIOS
Foto do Usuário Rafaéla Maria Moura Silva 09-11-2022 12:38:21

Um estudo muito interessante, principalmente pelo uso do aprendizado de máquina.

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