Desarrollo de un Algoritmo Predictivo de la Tendencia del Bitcoin Bajo la Metodología de Machine Learning.

dc.contributor.advisorChaparro Prieto, Adriana Yeicy
dc.contributor.authorMontes Mendoza, Marcos Andrés
dc.contributor.authorPabón Martínez, Héctor Alexander
dc.coverage.spatialVillavicencio, Meta
dc.date.accessioned2023-02-06T15:00:26Z
dc.date.available2023-02-06T15:00:26Z
dc.date.issued2022-05-18
dc.descriptionDesarrollo de un algoritmo predictivo de la tendencia del Bitcoin con visualización en una aplicación web que permita brindar información, para una adecuada toma de decisiones en el comercio del bitcoin.es
dc.description.abstractDesarrolló un algoritmo predictivo de la tendencia del bitcoin, con visualización de resultados en una aplicación web con información basada en análisis históricos del bitcoin, esto con el fin de dar solución a una problemática al momento de comerciar con el bitcoin, dicha problemática consiste en que las personas que comercian con esta criptomoneda toman decisiones por emoción, dando como resultado perdidas al momento de comerciar con el bitcoin.es
dc.description.abstractIn this work, a predictive algorithm of the Bitcoin trend was developed, with visualization of results in a web application with information based on historical analysis of Bitcoin, this to solve a problem when trading with Bitcoin, this problem is that people who trade with this cryptocurrency make decisions by emotion, resulting in losses when trading with Bitcoin. The research methodology used was quantitative since it was used to make a predictive technical analysis of Bitcoin historical data with a Machine Learning model developed in the Python programming language. The development methodology used for the realization of the project was the XP methodology (Extreme Programming), since it offered us tools that allowed us to give continuous improvement to the software, giving the possibility of teamwork between two or more developers to make the software code universal. Also, to have within the scheme defined roles such as: testers, tracker, coach, and programmers which allow us to give an agile response to the operation of the software. We seek to have a predictive model with a high percentage of assertiveness in the prediction of how likely it is that the value of Bitcoin will go down or up in real time in the market of the cryptocurrency trading platform coinbase.com, to show the results in a free web application for the public.
dc.format.extent80 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationMarcos M. y Héctor P. (2022).Desarrollo de un Algoritmo Predictivo de la Tendencia del Bitcoin Bajo la Metodología de Machine Learning. Corporación Universitaria Minuto de Dios. Villavicencio - Colombiaes
dc.identifier.instnameinstname:Corporación Universitaria Minuto de Dios
dc.identifier.reponamereponame:Colecciones Digitales Uniminuto
dc.identifier.repourlrepourl:https:// repository.uniminuto.edu
dc.identifier.urihttps://repository.uniminuto.edu/handle/10656/15932
dc.language.isoeses
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dioses
dc.publisher.departmentPregrado (Presencial)
dc.publisher.programTecnología en Desarrollo de Software
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAcces
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dc.rights.localOpen Access
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subjectTendenciaes
dc.subjectBitcoines
dc.subjectAplicación webes
dc.subjectAnálisis de datoses
dc.subjectMachine Learninges
dc.subject.keywordsTrend
dc.subject.keywordsBitcoin
dc.subject.keywordsWeb application
dc.titleDesarrollo de un Algoritmo Predictivo de la Tendencia del Bitcoin Bajo la Metodología de Machine Learning.es
dc.typeThesises
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
dc.type.spaTrabajo de Grado
dcterms.bibliographicCitationAlcaldia de Villavicencio. (18 de marzo de 2021). Obtenido de villavicencio.gov.co/micrositio/información-del-municipio-237
dcterms.bibliographicCitationAlgore, M. (2021). Machine Learning With Python: The Definitive Tool to Improve Your Python Programming and Deep Learning to Take You to The Next Level of Coding and Algorithms Optimization. Charlie Creative Lab.
dcterms.bibliographicCitationBitcoin. (s.f.). faq. Obtenido de bitcoin: bitcoin.org/es/faq
dcterms.bibliographicCitationCobo, M. P., & Barrio, P. d. (2019). Elaboración de un algoritmo predictivo sobre la evolución del precio de las criptomonedas. UCM.
dcterms.bibliographicCitationcoinglass. (2022). today. Obtenido de coinglass: https://www.coinglass.com/today
dcterms.bibliographicCitationDíaz, L. j. (2019). Criptomonedas:Evolución, crecimiento y perspectivas del Bitcoin. 130-142.
dcterms.bibliographicCitationFernández, Y. (23 de Agosto de 2019). Basics. Obtenido de Xataka: xataka.com/basics/api-quesirve
dcterms.bibliographicCitationGonzález, F. (2019). Análisis predictivo en Bitcoin utilizando técnicas de aprendizaje profundo. UR.FI.INCO.
dcterms.bibliographicCitationindeed. (10 de Noviembre de 2021). What is a web application? Obtenido de indeed.com/careeradvice/career-development/what-is-web-application
dcterms.bibliographicCitationJohnson, D. (26 de Marzo de 2021). What is software? Obtenido de INSIDER: businessinsider.com/what-is-software?
dcterms.bibliographicCitationMartín, A. S. (2020). Inteligencia artificial aplicada a decisiones financieras en el criptomercado. UCM.
dcterms.bibliographicCitationMartínez, I. V. (2019). Blockchain y criptomonedas. UV.FC.
dcterms.bibliographicCitationMongoDB. (s.f.). What is NoSQL. Obtenido de mongodb.com/en/nosql-explained
dcterms.bibliographicCitationpandas. (6 de Abril de 2022). docs. Obtenido de pandas.pydata.org/docs
dcterms.bibliographicCitationPython. (s.f.). What is Python? Obtenido de python.org/docs/essays/blurb
dcterms.bibliographicCitationRamos, J. B. (2019). ¿Podemos comerciar Bitcoin usando análisis de sentimientos sobre twitter?
dcterms.bibliographicCitationscikit-learn. (2022). Getting Started. Obtenido de scikit-learn.org/stable/getting_started.html
dcterms.bibliographicCitationStammers, R. (29 de Enero de 2021). Obtenido de Investopedia: https://www.investopedia.com/articles/forex/10/top-reasons-forex-traders-fail.asp

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