¿En qué consiste un análisis predictivo de criptomonedas?

A nivel general, consiste en usar modelos, algoritmos y estadísticas para visualizar cómo puede ser el rendimiento de las criptomonedas a futuro. Los profesionales que se ocupan de este trabajo pueden ser científicos, informáticos, ingenieros en programación, especialistas en temas de inversión, matemáticos, dueños de empresas, entre otros. Las herramientas principales que utiliza son la propia blockchain o cadena de bloques y modelos de aprendizaje que utilizan técnicas del “Deep Learning” o aprendizaje profundo. Cabe acotar que no todo se limita a estos dos instrumentos financieros, sino que también podrían hacer uso de otras herramientas, según la experiencia profesional que tenga el equipo o la persona a cargo. Por ejemplo, las redes neuronales se prestan para observar que tan bien puede resultar una moneda de tipo crypto a un plazo determinado. Existen distintos tipos de estas redes, entre las que se encuentran las recurrentes, convolucionales, simples, etc. Cada una de ellas suele tener numerosas capas que almacenan data y la clasifican según varios filtros. En particular, una red recurrente es muy útil para predecir tendencias futuras, puesto que considera acontecimientos del pasado y la frecuencia con que han acontecido, por lo que también tiene otros usos en diferentes sistemas informáticos que no necesariamente están relacionados a criptomonedas.

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¿Qué características de las criptomonedas hacen que sean posibles los análisis predictivos?

En primer lugar la transparencia que caracteriza a la blockchain es un aspecto primordial y que fomenta la creación de análisis encargados de predecir movimientos financieros. No se puede decir lo mismo de la banca, por ser un entorno cerrado, en el que solo los bancos conocen cada transacción, los montos, los beneficiarios y demás detalles. Al margen de estos temas, es buena idea ingresar a Bitcoin Trader y ver cómo es el servicio que ofrecen. En la misma línea de ideas del análisis predictivo, es prudente mencionar que las operaciones algebraicas y los teoremas juegan un rol vital en la generación de modelos que predigan tendencias de las criptomonedas. De hecho, una regresión algebraica puede contener varios parámetros que al combinarlos, permiten tener una regresión de diversos tipos, como las lineales. Al observar los cambios que sufren las variables, se tiene una idea completa del alcance que estos modelos. Para tener una mejor idea del poder que tiene el análisis predictivo, es posible revisar la información planteada acá.

¿Cómo se representan datos reales de criptomonedas en conceptos matemáticos?

En diferentes entornos de la vida se conceptualizan fenómenos complejos en variables matemáticas y las criptomonedas no se escapan de esta realidad. Lo cual es bastante favorable para los inversionistas y todo aquel que esté vinculado a las criptomonedas, bien sea por trabajo o porque le gusta ocuparse de inversiones. Una forma de presentar datos de forma matemática es emplear modelos como el Kernel, el cual toma un grupo de parámetros y los lleva a un entorno en el que se pueden representar por funciones. Esto se puede extrapolar a escala  y cristalizar en un modelo tridimensional, apoyándose en la tecnología existente hoy en día. Por otro lado, es menester mencionar que no solo los especialistas en ramas de la informática o matemática podrían hacer análisis predictivos de las criptomonedas, los biólogos también están familiarizados con patrones complejos de data, similar a cuando estudian cadenas de ADN de seres vivos. Asimismo, un especialista en inteligencia artificial puede codificar un bot, para que emita resultados de predicciones de criptomonedas con cierta frecuencia. Vale decir que esta no es la única función posible de los robots que trabajan con este tipo de recursos, puesto que existen muchas más funcionalidades que se les puede incorporar en la actualidad.