La respuesta para pronosticar Bitcoin puede estar en la inteligencia artificial

Mientras Bitcoin intenta recuperar algo del brillo que tenía a fines de 2017, cuando casi alcanzó los 20 dólares estadounidenses, 000 en valor, los inversores todavía se preguntan cómo predecir una moneda tan volátil.

Como criptomoneda, no existe una forma física que le dé valor a Bitcoin, por lo que es imposible realizar un análisis fundamental tradicional de la moneda. Como consecuencia, muchos inversores rastrean los llamados indicadores técnicos de comercio (patrones geométricos construidos a partir de precios históricos y volúmenes de comercio) para comprender y predecir el movimiento futuro de Bitcoin.

Algunos investigadores han tenido éxito con modelos grandes y complicados. Pero estos a veces tienen cientos de variables (o predictores) y es difícil determinar factores clave o probar la replicabilidad de tales enfoques. También es difícil entender qué factores realmente impulsan las fluctuaciones de Bitcoin en el mercado.

Durante más de 20 años, He estado investigando las aplicaciones de la IA en las finanzas. En la Lang School of Business and Economics de la Universidad de Guelph, mi coautor y ex alumno de posgrado Robert Adcock y yo creamos un modelo de red neuronal artificial (ANN) para probar la previsibilidad de los precios de Bitcoin.

Predecir fluctuaciones

Usamos indicadores técnicos llamados promedios móviles como predictores. Los promedios móviles se construyen promediando los precios durante un período de tiempo (por ejemplo, 50 o 200 días) y trazándolos como una línea junto con los precios. La razón para usar promedios móviles es que si el precio de Bitcoin hoy se vuelve mayor o menor que el precio promedio durante los últimos 50 o 200 días, los comerciantes podrían esperar la aparición de una tendencia al alza o a la baja.

Si Bitcoin es impredecible, entonces no se espera que nuestro modelo supere al modelo de caminata aleatoria, esencialmente, no es mejor que adivinar.

Sin embargo, Nuestro modelo proporcionó algunos resultados muy interesantes con respecto a la predictibilidad de Bitcoin a lo largo del tiempo y durante episodios de volatilidad inusual.

Previsiones de inteligencia artificial

Usando observaciones diarias de 2011-2018, Creamos una ANN con tres predictores:devoluciones, Señal de compra-venta de 50 días y señal de compra-venta de 200 días.

También probamos un modelo ANN que incluía el Índice de Volatilidad de la Bolsa de Opciones de la Junta de Chicago (VIX) para ver si la volatilidad del mercado de valores tenía algún efecto notable en los movimientos de Bitcoin. El VIX es un índice que proporciona expectativas de mercado teóricas a 30 días según el índice S&P 500. Los valores más altos de VIX indican que el mercado hará un gran cambio.

Las redes neuronales artificiales operan de manera similar al funcionamiento básico del cerebro humano. Nuestro modelo toma predictores, o entradas, y salidas (el cambio de precio diario de Bitcoin) e intenta aprender un patrón de todos los datos. Continúa probando sus patrones hasta que alcanza un punto óptimo en el que las pruebas adicionales son redundantes. Estos modelos avanzados forman la columna vertebral de muchos programas de aprendizaje de inteligencia artificial que se utilizan en negocios e ingeniería.

Al combinar el análisis técnico de Bitcoin y las redes neuronales, Esperábamos que la ANN encontrara un patrón entre los datos que nos permitiera predecir con mayor precisión los rendimientos futuros.

Inversores no tradicionales

Nuestro modelo ANN efectivamente logró reducir el error de predicción de la caminata aleatoria entre un cinco y un 10 por ciento durante todo el período de observación. Estas mejoras de pronóstico son estadísticamente significativas, lo que indica que predecir los precios de Bitcoin a diario ya no es una conjetura. Nuestros resultados muestran que Bitcoin no se ve afectado por cómo cambia el mercado de valores, lo que sugiere que los inversores del mercado tradicional y los inversores en Bitcoin son dos grupos distintos.

También separamos los datos en cuatro submuestras de marcos de tiempo similares para acercarnos más a las ineficiencias del mercado. El rendimiento predictivo de nuestra ANN mejoró aún más dentro de estas submuestras.

Una submuestra, desde octubre de 2014 hasta junio de 2016, proporcionó los mejores resultados del estudio. El modelo de señal aislado de 200 días superó al paseo aleatorio en un 43,55 por ciento. Observamos que esta submuestra tenía baja volatilidad en comparación con las otras tres submuestras y fue el período de datos más estable que observamos. En esencia, Una mayor volatilidad del mercado dificulta el aprendizaje de los patrones de datos y el entrenamiento del modelo ANN.

Junto con la precisión del precio, También observamos con qué frecuencia nuestros modelos ANN predijeron correctamente si los precios aumentarían o disminuirían. Nuestro principal modelo integral durante todo el período 2011-2018 tuvo una precisión de predicción de casi el 63%. Dicho de otra manera, El comercio de Bitcoin con nuestro modelo sería, en promedio, más rentable que realizar pedidos aleatorios de compra y venta que tienen un 50 por ciento de posibilidades de obtener ganancias.

Especulación y burbujas predictivas

En comparación con otros modelos predictivos, nuestra ANN proporcionó el método predictivo más preciso y confiable para Bitcoin. Concluimos que la evolución histórica de los precios diarios de Bitcoin siguió tendencias predictivas (o burbujas) que potencialmente surgen de la naturaleza especulativa del comercio de criptomonedas.

Creemos que el futuro de pronosticar Bitcoin, y tal vez invertir en general, radica en las capacidades de la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales. Si bien la gente puede discutir sobre los méritos de Bitcoin como moneda, al menos podemos apreciarlo como un producto fascinante, y ahora más fácil de predecir.