Prevendo o preço do Bitcoin com redes neurais usando dados do Twitter e de mercado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos Filho, Weuler Borges
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28394
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
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spelling Prevendo o preço do Bitcoin com redes neurais usando dados do Twitter e de mercadoBitcoinRedes neuraisAnálise de sentimentoVADERTwitterCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Com o crescimento e a popularização do Twitter, as opiniões e sentimentos expressos em forma de tweets, representam uma grande quantidade de dados que são valiosas para as empresas e podem ser analisadas. Neste trabalho, analisamos tweets do período de 1 de Janeiro de 2019 até 31 de Março de 2019 com o objetivo de estabelecer relações entre o sentimento desses tweets e os movimentos do preço do Bitcoin. Para estudar essas relações, modelamos um problema de classificação, onde dadas as métricas para uma janela de tempo, classificamos se o preço vai subir ou descer na janela de tempo seguinte. Utilizamos em nossos experimentos técnicas de aprendizagem supervisionada treinando Rede Neural Perceptron Multicamadas para fazer a classificação. Para efeitos de comparação, treinamos também modelos utilizando Random Forests e Support Vector Machines. Além disso, enriquecemos os experimentos com dados do Mercado de Bitcoin e treinamos os mesmos modelos utilizando tais dados, obtendo vários resultados promissores. Utilizando um Perceptron de Múltiplas camadas, obtivemos uma precisão de 84% tendo como fonte de dados apenas dados do Twitter. Os modelos usando Random Forests e Support Vector Machines que serviram apenas para comparação, também mostraram resultados acima do esperado utilizando dados do Twitter, sendo que a Random Forests alcançou 76% de precisão e a Support Vector Machine 75% de precisão.Universidade Federal de UberlândiaBrasilCiência da ComputaçãoSendin, Ivan da Silvahttp://lattes.cnpq.br/3974513105953302Fernandes, Márciahttp://lattes.cnpq.br/8946715881289701Theodoro, Luiz Cláudiohttp://lattes.cnpq.br/9124581119374609Sendin, Ivan da Silvahttp://lattes.cnpq.br/3974513105953302Santos Filho, Weuler Borges2020-01-20T14:05:58Z2020-01-20T14:05:58Z2019-12-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSANTOS FILHO, Weuler Borges. Prevendo o preço do Bitcoin com redes neurais usando dados do Twitter e de mercado. 2019. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28394porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2021-10-15T20:17:38Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/28394Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2021-10-15T20:17:38Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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