sinuari (OP)
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Buenos días a todos, He desarrollado un simulador de cotizaciones de Bitcoin, lo he hecho para la asignatura de Métodos de simulación por ordenador que he cursado en el primer cuatrimestre en la universidad (una optativa de cuarto). El programa está basado en al comportamiento del activo y funciona razonablemente bien con el segundo halving, más para dar una idea de la tendencia que para replicar el comportamiento del activo. Es parametrizable con lo cual se puede clavar el comportamiento en tendencia, pero evidentemente ese no es el objetivo, más bien la idea es sondear posibles escenarios. El programa tiene sus puntos fuertes y sus puntos débiles, está basado en líneas de tendencia marcadas por periodos de diferentes duraciones, las líneas se trazan en base al ajuste de los periodos a la distribución de probabilidad normal. La elección de la distribución no es gratuita, habitualmente las simulaciones se hacen tomando los valores del conjunto de datos, sacando retornos logarítmicos y asumiendo normalidad, como ese sistema me parece un poco burdo y creo que refleja de forma muy pobre el comportamiento del activo yo he creado un sencillo algoritmo que ajusta el conjunto de datos a la distribución normal (utilizando el test de ajuste de Kolmogorov-Smirnov) para obtener unos valores de media y varianza que realmente justifiquen el uso de la distribución normal. En resumen, se usan varios periodos para ajustar, en el modelo básico de 240 a 150 días, con una separación de 30 días (todo esto es parametrizable), se saca el promedio de la líneas de tendencia, se tiran valores en función de la línea de tendencia y se reza para que nos den una idea de hacia dónde va el activo. El programa, siendo curioso no deja de tener grandes áreas de mejora, solo voy a sacar un conjunto de gráficas ahora y si tengo tiempo y ganas iré mejorando la lógica. Las simulaciones son muy dependientes del momento en el que se empiezan a sacar las simulaciones y de la duración de la predicción, eso es de lo primero que quiero mejorar. Aquí os dejo las gráficas de la simulación para el segundo halving (muy lineal en comparación) sin refrescos de datos: ![](https://ip.bitcointalk.org/?u=https%3A%2F%2Fi.ibb.co%2FN7b9GjV%2FH2-sin-Refrescos.png&t=665&c=EGCgfS1Y2La2Rw) Aquí la misma con refrescos, las tendencias se van actualizando con datos nuevos, todo es simulación desde el punto de partida de la línea roja, pero se usan datos frescos para corregir las tendencias: ![](https://ip.bitcointalk.org/?u=https%3A%2F%2Fi.ibb.co%2FSRnXrNw%2FH2-Refrescos.png&t=665&c=36G01myhOXJ9kA) Esta simulación ajusta mucho mejor cambiando un parámetro, pero la subo así para poder comparar las tres gráficas utilizando exactamente los mismos parámetros. El comportamiento en tendencia al alza es más o menos decente, la bajista todavía no la traza bien como continuación a la alcista. Aquí os dejo el comportamiento con los mismos parámetros para el tercer halving, esto con datos hasta el 1 de febrero: ![](https://ip.bitcointalk.org/?u=https%3A%2F%2Fi.ibb.co%2FB3fsqXD%2FH3-sin-Refrescos.png&t=665&c=c8i9xoo4_OB3yg) He escogido estos periodos porque las simulaciones empiezan exactamente 600 días después del halving y simulan 300 días en el futuro (la que tiene refrescos simula entre 30 y 90 días sin recibir actualizaciones). El programa tiene bastante trabajo, pero ahora que esta "terminado" esta para jugar, mientras tenga disponibilidad de tiempo estoy abierto a sugerencias para hacer pruebas de todo tipo. Los parámetros principales son: Periodos largo y corto para las líneas de tendencia (he escogido 240 y 150 días porque van razonablemente bien y son múltiplos de 30). Separación entre periodos (cuanto menos sea más líneas se usan para trazar la tendencia y más frecuentes son las actualizaciones). Punto de inicio desde el principio el conjunto de datos (mínimo el doble del periodo largo para poder trazar la primera línea de tendencia). Longitud en días de la simulación (afecta bastante a la simulación sin refrescos, le tengo que dar una vuelta). Lo publico en hilo aparte para dejar de ensuciar el de análisis técnico, aunque las bases del trabajo parten del EBTA esto es un simulador que poco tiene que ver con el análisis.
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February 03, 2021, 12:30:23 PM |
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Me parece un muy interesante trabajo de carrera. Hace algún tiempo estuve mirando (por encima) proyectos basados en la IA, que proyectaban el valor de bitcoin a futuro, con resultados aparentemente buenos en términos de tendencia, pero con mayores dificultades para poder utilizarlo a corto (ej. day trading). No sé si sería interesante que publicases algo al respecto también en el hilo de Project Development por si quiere un feedback más amplio de la comunidad. Por otro lado, entiendo que es un proyecto interno cerrado, al cual no puede tener acceso la gente en caso de querer probarlo (y saber lo que están haciendo).
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February 03, 2021, 12:49:16 PM |
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Me parece un muy interesante trabajo de carrera. Hace algún tiempo estuve mirando (por encima) proyectos basados en la IA, que proyectaban el valor de bitcoin a futuro, con resultados aparentemente buenos en términos de tendencia, pero con mayores dificultades para poder utilizarlo a corto (ej. day trading). No sé si sería interesante que publicases algo al respecto también en el hilo de Project Development por si quiere un feedback más amplio de la comunidad. Por otro lado, entiendo que es un proyecto interno cerrado, al cual no puede tener acceso la gente en caso de querer probarlo (y saber lo que están haciendo). La verdad es que no descarto publicarlo, está desarrollado en Python así que podría subir el código, pero para eso necesito pulirlo bastante, no es un leguaje con el que tenga experiencia y hay varias cosas chulas junto con otras que en el estado actual dan un poco de vergüencita.
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February 03, 2021, 12:53:39 PM |
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No worries, te entiendo perfectamente. Mi scraper de perfiles del foro está en python, y el control de errores no está para tirar cohetes tampoco. De hecho, el desarrollo para fines propios o para terceros (visualizar, entrega) varía, y los atajos que uno se permite en privado no los puede hacer en público.
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sinuari (OP)
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February 04, 2021, 11:01:48 AM |
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Esta no tiene mala pinta (está parametrizada para que salga lo que me gustaría, así que tampoco es muy serio): Es con datos hasta hoy, precios en €. ![](https://ip.bitcointalk.org/?u=https%3A%2F%2Fi.ibb.co%2FvBhLZYz%2FH3-sin-Refrescos-04-02.png&t=665&c=Crtxfgm3AiMdeA) Tengo que ver porque sale tan diferente con cambios pequeños en los parámetros, creo que hay algo que no funciona exactamente como yo pretendía.
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February 04, 2021, 02:49:32 PM |
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Esta no tiene mala pinta (está parametrizada para que salga lo que me gustaría, así que tampoco es muy serio): Es con datos hasta hoy, precios en €. ![](https://ip.bitcointalk.org/?u=https%3A%2F%2Fi.ibb.co%2FvBhLZYz%2FH3-sin-Refrescos-04-02.png&t=665&c=Crtxfgm3AiMdeA) Tengo que ver porque sale tan diferente con cambios pequeños en los parámetros, creo que hay algo que no funciona exactamente como yo pretendía. No soy especialista en modelos pero, entiendo que lo que podemos esperar que se vayan adaptando serían las medias. Diariamente el precio tiene sus variaciones, pero las medias lo van suavizando. No creo que esperes que el modelo prediga el cierre diario, o sí?
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February 04, 2021, 04:27:48 PM |
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Este es uno de los artículos que me estuve mirando en su momento al respecto (ya hace un par de años): https://towardsdatascience.com/using-recurrent-neural-networks-to-predict-bitcoin-btc-prices-c4ff70f9f3e4El proyecto lo trabajaron con redes neuronales (supongo que lo modelizaron con varias alternativas como la regresión y demás, y se quedaron con lo que arrojaba mejores resultados). Más allá de lo que explican, lo interesante era ver su último gráfico (BTC price predictions) y los comentarios asociados. No obstante, no logré ver cuál era la ventana temporal de la variable objetivo (ej/ precio del bitcoin dentro de 24 horas), lo cual es importante para interpretar lo reflejado.
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February 04, 2021, 07:37:44 PM |
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Este es uno de los artículos que me estuve mirando en su momento al respecto (ya hace un par de años): https://towardsdatascience.com/using-recurrent-neural-networks-to-predict-bitcoin-btc-prices-c4ff70f9f3e4El proyecto lo trabajaron con redes neuronales (supongo que lo modelizaron con varias alternativas como la regresión y demás, y se quedaron con lo que arrojaba mejores resultados). Más allá de lo que explican, lo interesante era ver su último gráfico (BTC price predictions) y los comentarios asociados. No obstante, no logré ver cuál era la ventana temporal de la variable objetivo (ej/ precio del bitcoin dentro de 24 horas), lo cual es importante para interpretar lo reflejado. Muy interesante el árticulo, la verdad es que esa web tiene grandes aportaciones. En el artículo habla de que la ventana de predicción es de un día, lo que no dice explicitamente es si cada día tiene en cuenta el día anterior o si tira con los datos de entrenamiento. Si tengo tiempo le hecho un ojo al código a ver si lo averiguo, lo malo es que tengo poca experiencia con Python y puede que no sea capaz de seguir toda la lógica. La verdad es que Python me está gustando y tiene muchos resursos interesantes así que no descarto quedarme con el como lenguaje principal, como además manejo C bastante bien puedo usar Cyton para mejorar eficiencia. Tengo un proyecto de trading automático que pensaba hacer con MQL pero parece que se puede hacer con Python sin demasiado problema y es un leguaje mucho más versátil.
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February 05, 2021, 07:37:11 AM |
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<…>
Cierto, la ventana de predicción es a un día vista, pero a lo que refería realmente era a la granularidad dentro del día (como sabemos, la variabilidad dentro del día puede llegar a ser de varios K$ a lo largo de la jornada). Mirando la API que utilizaron, parece ser la versión 1, utilizando para ello la función siguiente: https://developers.coinranking.com/api/v1/documentation/coins#get-coin-history, y le pasan como parámetro un timeframe de 5 años (5y). En el descriptivo de lo retornado, cita: data.history Object[] List of data points data.history.price String Price of the coin Ahí son parcos en la descripción, y no veo la granularidad del data.history (¿día apertura/cierre, hora, minuto, segundo?), y el precio de data.history.price debe ser el valor más reciente.
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February 05, 2021, 11:24:16 AM Last edit: February 05, 2021, 03:33:24 PM by sinuari |
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Me he puesto a toquetear el código y te puedo confirmar que los datos históricos se descargan por días, ahora estoy adaptándolo a la API V2 pero no tenía instalado tensorflow así que me va a llevar un rato.
Lo estoy adaptando porque la ID de la moneda no coincidía y no he encontrado documentación, es más fácil adaptar el código que ponerme a investigar una API antigua.
La verdad es que si tiene algo de capacidad de predicción para las bajadas me sirve como complemento a mi simulador, es lo que me falta para saber cuando empezar con las ventas.
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February 09, 2021, 09:15:02 PM |
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Esta no tiene mala pinta (está parametrizada para que salga lo que me gustaría, así que tampoco es muy serio): Es con datos hasta hoy, precios en €. ![](https://ip.bitcointalk.org/?u=https%3A%2F%2Fi.ibb.co%2FvBhLZYz%2FH3-sin-Refrescos-04-02.png&t=665&c=Crtxfgm3AiMdeA) Tengo que ver porque sale tan diferente con cambios pequeños en los parámetros, creo que hay algo que no funciona exactamente como yo pretendía. No soy especialista en modelos pero, entiendo que lo que podemos esperar que se vayan adaptando serían las medias. Diariamente el precio tiene sus variaciones, pero las medias lo van suavizando. No creo que esperes que el modelo prediga el cierre diario, o sí? A ver, lo que predice son precisamente cierres diarios, pero la capacidad de predicción es bastante discutible. El algoritmo trabaja sobre cierres diarios, primero saca los retornos logarítmicos, luego extrae los parametros de media y varianza para determinados periodos, promedia y utilizo esos promedios para generar valores con la distribución normal. Al ser una distribución de probabilidad, en función de la semilla los caminos aleatorios son diferentes, así que lo que genera son "escenarios probables". Vamos, que la capacidad de predicción te la puedes tomar como algo con relativa fiabilidad a medio plazo, luego el algoritmo recibe refrescos cada 30, 60, 90 o 120 días en función del punto en el que se encuentre (en general de 30 a 90 días). Lo novedoso del sistema es que he desarrollado una función para buscar los párametros de ajuste que cientificamente mejor respondan a los test de validación en lugar de levantar el dedo y decir de donde viene el viento.
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February 10, 2021, 08:22:22 PM |
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<…>
Cierto, la ventana de predicción es a un día vista, pero a lo que refería realmente era a la granularidad dentro del día (como sabemos, la variabilidad dentro del día puede llegar a ser de varios K$ a lo largo de la jornada). Mirando la API que utilizaron, parece ser la versión 1, utilizando para ello la función siguiente: https://developers.coinranking.com/api/v1/documentation/coins#get-coin-history, y le pasan como parámetro un timeframe de 5 años (5y). En el descriptivo de lo retornado, cita: data.history Object[] List of data points data.history.price String Price of the coin Ahí son parcos en la descripción, y no veo la granularidad del data.history (¿día apertura/cierre, hora, minuto, segundo?), y el precio de data.history.price debe ser el valor más reciente. Si te interesa el tema del deep learning echale un ojo a este curso, tiene un pintón: http://introtodeeplearning.com/
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February 17, 2021, 08:31:26 PM |
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Vaya que bien!
Te felicito! Veo que estás usando un simulador como el de Matlab? hay muchos modelados que puedes seguir, pero recuerda que esto no tiene una fórmula como tal que puedas seguir un comportamiento, qué criterios tomas en cuenta para que simules una posible fuerte caída de precio?
Una de las cosas por la cual hago el Análisis Técnico de último es porque el mercado no toma en cuenta algunos criterios, y esos son los criterios humanos, como por ejemplo:
1- Emociones.
2.- Se venda Bitcoin o cualquier criptomoneda por alguna necesidad( puede ser una ballena que haga esto pero en gran cantidad, es algo no descartable, son humanos)
3.-Fundamentales.
4.- No tan relevante, pero si importante para los manos débiles que son las Noticias.
Uno de los modelos que más me gustan es de S2F, de PlanB, lo conoces?
Por supuesto que me gusta porque tiene caducidad y no se convierte en un indicador, porque el mercado no se mueve por simples matemáticas o por estadísticas, el factor humano es algo que es difícil de medir.
Una de las herramientas que a veces le presto atención es a la que aparece en algunos sitios crypto, que dicen que el mercado está en pánico, indeciso , entre otros.( Sin mencionar que mi principal fuente de información es el Volumen)
Si logras introducir Inteligencia Artificial, sería algo único que podrías hacer una integración con matlab(Digo Matlab porque fué el que usé cuando estudié métodos numéricos y análsis de señales, y es muy poderoso, estoy especulando, puede que estés programando en un lenguaje de programación como C,C++,JAVA, entre otros, y tiene lógica también ya que puedes hacer algunos scripts que hagan esas tareas.
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Te felicito! Veo que estás usando un simulador como el de Matlab? hay muchos modelados que puedes seguir, pero recuerda que esto no tiene una fórmula como tal que puedas seguir un comportamiento, qué criterios tomas en cuenta para que simules una posible fuerte caída de precio?
Una de las cosas por la cual hago el Análisis Técnico de último es porque el mercado no toma en cuenta algunos criterios, y esos son los criterios humanos, como por ejemplo:
1- Emociones.
2.- Se venda Bitcoin o cualquier criptomoneda por alguna necesidad( puede ser una ballena que haga esto pero en gran cantidad, es algo no descartable, son humanos)
3.-Fundamentales.
4.- No tan relevante, pero si importante para los manos débiles que son las Noticias.
Uno de los modelos que más me gustan es de S2F, de PlanB, lo conoces?
Por supuesto que me gusta porque tiene caducidad y no se convierte en un indicador, porque el mercado no se mueve por simples matemáticas o por estadísticas, el factor humano es algo que es difícil de medir.
Una de las herramientas que a veces le presto atención es a la que aparece en algunos sitios crypto, que dicen que el mercado está en pánico, indeciso , entre otros.( Sin mencionar que mi principal fuente de información es el Volumen)
Si logras introducir Inteligencia Artificial, sería algo único que podrías hacer una integración con matlab(Digo Matlab porque fué el que usé cuando estudié métodos numéricos y análsis de señales, y es muy poderoso, estoy especulando, puede que estés programando en un lenguaje de programación como C,C++,JAVA, entre otros, y tiene lógica también ya que puedes hacer algunos scripts que hagan esas tareas.
Por el momento el simulador es chulo pero de juguete y lo tengo que abandonar por los estudios (estoy terminando el grado y trabajo a jornada completa), está integramente programado en Python, por lo que se casi todas las funcionalidades de Mathlab son accesibles desde Python, además es un leguaje que tiene un potencial increible con muchas bibliotecas para ciencia de datos. He descubierto un curso gratuito del MIT sobre redes neuronales con Tensorflow y seguramente lo siga cuando disponga de tiempo, me interesa mucho la IA y apenas he visto nada de RN, me puede resultar útil en el futuro y además me llama mucho la atención. Si integraré todo en el simulador, el tiempo lo dirá, la verdad es que si el Bitcoin sigue en este plan voy a tener bastante libertad en unos meses, a precio actual me da para montar un negocio, si duplica me da para dejar de preocuparme por el dinero.
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February 18, 2021, 12:55:53 AM |
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Te felicito! Veo que estás usando un simulador como el de Matlab? hay muchos modelados que puedes seguir, pero recuerda que esto no tiene una fórmula como tal que puedas seguir un comportamiento, qué criterios tomas en cuenta para que simules una posible fuerte caída de precio?
Una de las cosas por la cual hago el Análisis Técnico de último es porque el mercado no toma en cuenta algunos criterios, y esos son los criterios humanos, como por ejemplo:
1- Emociones.
2.- Se venda Bitcoin o cualquier criptomoneda por alguna necesidad( puede ser una ballena que haga esto pero en gran cantidad, es algo no descartable, son humanos)
3.-Fundamentales.
4.- No tan relevante, pero si importante para los manos débiles que son las Noticias.
Uno de los modelos que más me gustan es de S2F, de PlanB, lo conoces?
Por supuesto que me gusta porque tiene caducidad y no se convierte en un indicador, porque el mercado no se mueve por simples matemáticas o por estadísticas, el factor humano es algo que es difícil de medir.
Una de las herramientas que a veces le presto atención es a la que aparece en algunos sitios crypto, que dicen que el mercado está en pánico, indeciso , entre otros.( Sin mencionar que mi principal fuente de información es el Volumen)
Si logras introducir Inteligencia Artificial, sería algo único que podrías hacer una integración con matlab(Digo Matlab porque fué el que usé cuando estudié métodos numéricos y análsis de señales, y es muy poderoso, estoy especulando, puede que estés programando en un lenguaje de programación como C,C++,JAVA, entre otros, y tiene lógica también ya que puedes hacer algunos scripts que hagan esas tareas.
Por el momento el simulador es chulo pero de juguete y lo tengo que abandonar por los estudios (estoy terminando el grado y trabajo a jornada completa), está integramente programado en Python, por lo que se casi todas las funcionalidades de Mathlab son accesibles desde Python, además es un leguaje que tiene un potencial increible con muchas bibliotecas para ciencia de datos. He descubierto un curso gratuito del MIT sobre redes neuronales con Tensorflow y seguramente lo siga cuando disponga de tiempo, me interesa mucho la IA y apenas he visto nada de RN, me puede resultar útil en el futuro y además me llama mucho la atención. Si integraré todo en el simulador, el tiempo lo dirá, la verdad es que si el Bitcoin sigue en este plan voy a tener bastante libertad en unos meses, a precio actual me da para montar un negocio, si duplica me da para dejar de preocuparme por el dinero. Me parece excelente, wow vaya que tienes el tiempo medido. Con redes nueuronales puedes ayudarte, pero lo que te ayudará mucho más será las integraciones con IA. Recuerda que el precio de Bitcoin es muy volátil, y que mayormente obedece a la ley de la Oferta y Demanda, las consideraciones que tomes allí no pueden ser iguales a las que se tomen para cualquier otro tipo de mercado como forex, stock market, entre otros. Nunca he programado en Python, pero un lenguaje es sólo aprender la sintaxis ya que la lógica es la misma, toma en cuenta los volúmenes de los Exchanges, de todos los que puedas, ya que el Bitcoin no tiene el volumen consolidado, no puedes fiarte de su valor o de hacer una predicción sólo por 1 Exchange así sea de nivel 1A.
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<…> si el Bitcoin sigue en este plan voy a tener bastante libertad en unos meses, a precio actual me da para montar un negocio, si duplica me da para dejar de preocuparme por el dinero.
Sí, pero acecha otra preocupación que hemos comentado por aquí en algunas ocasiones: Lo que para muchos empieza como una curiosidad, hobby o entretenimiento, a medida que pasa el tiempo y adquiere valor, va tomando el interés de Hacienda. Más allá del régimen confiscatorio que pueda derivarse, el problema a los que muchos se enfrentarán es el de cómo legalizar sus conversiones a fiat en base a operaciones realizadas hace años, sin entrar en severos quebraderos de cabeza. Si uno lo ha tenido en cuenta desde el instante inicial, eso que tiene ganado, pero el problema es abordarlo después de unos años, y cuanto más suba, más problemático. Sí, bendito problema en principio, pero delicado …
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sinuari (OP)
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February 19, 2021, 08:40:52 PM |
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<…> si el Bitcoin sigue en este plan voy a tener bastante libertad en unos meses, a precio actual me da para montar un negocio, si duplica me da para dejar de preocuparme por el dinero.
Sí, pero acecha otra preocupación que hemos comentado por aquí en algunas ocasiones: Lo que para muchos empieza como una curiosidad, hobby o entretenimiento, a medida que pasa el tiempo y adquiere valor, va tomando el interés de Hacienda. Más allá del régimen confiscatorio que pueda derivarse, el problema a los que muchos se enfrentarán es el de cómo legalizar sus conversiones a fiat en base a operaciones realizadas hace años, sin entrar en severos quebraderos de cabeza. Si uno lo ha tenido en cuenta desde el instante inicial, eso que tiene ganado, pero el problema es abordarlo después de unos años, y cuanto más suba, más problemático. Sí, bendito problema en principio, pero delicado … Gracias sean dadas a los Bits, yo puedo justificar lo que tengo y lo que perdí haciendo el canelo, así que en ese sentido no hay problema. Tengo el mismo correo con el que me di de alta en los pools originalmente y todo lo que tengo es de mineria y lo puedo justificar.
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sinuari (OP)
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February 19, 2021, 10:22:58 PM Last edit: February 23, 2021, 06:56:56 PM by sinuari Merited by DdmrDdmr (2), LUCKMCFLY (1) |
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Vaya que bien!
Te felicito! Veo que estás usando un simulador como el de Matlab? hay muchos modelados que puedes seguir, pero recuerda que esto no tiene una fórmula como tal que puedas seguir un comportamiento, qué criterios tomas en cuenta para que simules una posible fuerte caída de precio?
Una de las cosas por la cual hago el Análisis Técnico de último es porque el mercado no toma en cuenta algunos criterios, y esos son los criterios humanos, como por ejemplo:
1- Emociones.
2.- Se venda Bitcoin o cualquier criptomoneda por alguna necesidad( puede ser una ballena que haga esto pero en gran cantidad, es algo no descartable, son humanos)
3.-Fundamentales.
4.- No tan relevante, pero si importante para los manos débiles que son las Noticias.
Uno de los modelos que más me gustan es de S2F, de PlanB, lo conoces?
Por supuesto que me gusta porque tiene caducidad y no se convierte en un indicador, porque el mercado no se mueve por simples matemáticas o por estadísticas, el factor humano es algo que es difícil de medir.
Una de las herramientas que a veces le presto atención es a la que aparece en algunos sitios crypto, que dicen que el mercado está en pánico, indeciso , entre otros.( Sin mencionar que mi principal fuente de información es el Volumen)
Si logras introducir Inteligencia Artificial, sería algo único que podrías hacer una integración con matlab(Digo Matlab porque fué el que usé cuando estudié métodos numéricos y análsis de señales, y es muy poderoso, estoy especulando, puede que estés programando en un lenguaje de programación como C,C++,JAVA, entre otros, y tiene lógica también ya que puedes hacer algunos scripts que hagan esas tareas.
Por el momento el simulador es chulo pero de juguete y lo tengo que abandonar por los estudios (estoy terminando el grado y trabajo a jornada completa), está integramente programado en Python, por lo que se casi todas las funcionalidades de Mathlab son accesibles desde Python, además es un leguaje que tiene un potencial increible con muchas bibliotecas para ciencia de datos. He descubierto un curso gratuito del MIT sobre redes neuronales con Tensorflow y seguramente lo siga cuando disponga de tiempo, me interesa mucho la IA y apenas he visto nada de RN, me puede resultar útil en el futuro y además me llama mucho la atención. Si integraré todo en el simulador, el tiempo lo dirá, la verdad es que si el Bitcoin sigue en este plan voy a tener bastante libertad en unos meses, a precio actual me da para montar un negocio, si duplica me da para dejar de preocuparme por el dinero. Me parece excelente, wow vaya que tienes el tiempo medido. Con redes nueuronales puedes ayudarte, pero lo que te ayudará mucho más será las integraciones con IA. Recuerda que el precio de Bitcoin es muy volátil, y que mayormente obedece a la ley de la Oferta y Demanda, las consideraciones que tomes allí no pueden ser iguales a las que se tomen para cualquier otro tipo de mercado como forex, stock market, entre otros. Nunca he programado en Python, pero un lenguaje es sólo aprender la sintaxis ya que la lógica es la misma, toma en cuenta los volúmenes de los Exchanges, de todos los que puedas, ya que el Bitcoin no tiene el volumen consolidado, no puedes fiarte de su valor o de hacer una predicción sólo por 1 Exchange así sea de nivel 1A. Las redes neuronales son en realidad una de las disciplinas dentro de la IA, poco intuituva pero muy potente. Respecto de que el lenguaje da igual, eso no es estrictametne cierto, da igual si comparte paradigma y entre por ejemplo C y Python eso no se cumple ni de broma. C es estructurado puro, Java orientado a objetos con características de funcional y Python es un poco hibrido entre orientado a objetos y funcional. Puedes programar en paradigma estructurado en Python (aunque es un poco absurdo) pero nunca vas a poder utilizar toda la potencia de la programación orientada a objetos (los TADs te dan parte de las posibilidades) y mucho menos la de la programación funcional en C. Asi que aprendido un lenguaje, te quedan al menos dos más por aprender para que luego sea solo cuestión de sintaxis (en realidad Java es orientado a objetos y te vale para entrar en contacto con la programación funcional y lo mismo ocurre con Python aunque la parte funcional está más desarrollada).
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sinuari (OP)
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May 17, 2023, 03:34:50 PM |
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DdmrDdmr
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There are lies, damned lies and statistics. MTwain
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November 11, 2023, 04:17:36 PM |
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OP, no sé si sigues trabajando en tu modelo de predicción de precios de BTC mediante IA, pero por si es de tu interés, te dejo los enlaces de abajo por si quieres perseguir los detalles del modelo que crearon. Según declaran sus autores, su modelo, basado en IA, es capaz de arrojar resultados positivos netamente superiores a las de meramente practicar el HODL, mejorándolo en casi un 300% mediante trading en base a los resultados del modelo. Como es lógico, habría que mirar los detalles para comprender cada modelo, la bondad, la granularidad de la predicción, y el periodo de datos históricos empleado para entrenar los modelos. Ver: https://es.cointelegraph.com/news/researchers-claim-bitcoin-experiment-generated-almost-300-higher-returns-artificial-intelligence-hodlinghttps://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4610497
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