Hace algunos años, cuando Bitcoin apenas valía USD 15 de seguro nos hubiese gustado haber podido adquirir la criptomoneda a tan accesible costo, en especial porque su valor en el 2017 se dispararía hasta llegar a su máximo histórico de USD 20,000.
Pero ¿Cómo haberlo sabido antes? ¿Acaso se pudo predecir? Es justo el dilema al cual usuarios de criptografía se enfrentan a diario, en especial ahora porque se espera el tan esperado Halving de Bitcoin. El evento que tiene lleno de expectativas a muchas personas del ecosistema porque en sus tres ediciones anteriores ha sido un factor de impulso en el precio de la criptomoneda.
Cada cuatro años, Bitcoin completa un evento de reducción a la mitad basado en los parámetros incorporados en su código. Cada Halving reduce la recompensa por bloque de Bitcoin minado a la mitad.
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Ahora bien, ¿cómo podemos resolver este dilema de predicción de precios? Tal vez el aprendizaje automático puede decirnos la respuesta.
Aprendizaje automático marcan tendencias
Es probable que los modelos de aprendizaje automático nos den la información que necesitamos para aprender sobre el futuro de la criptomoneda. No nos dirá el futuro, pero podría decirnos la tendencia general y la dirección para esperar que los precios se muevan. En este sentido, las personas intentan utilizar estos modelos de aprendizaje automático como ventaja y predecir el futuro precio de Bitcoin.
El aprendizaje automático también se conoce como la categoría de algoritmo que permite que las aplicaciones de software sean más precisas en la predicción de resultados sin estar explícitamente programadas.
Ahora, lo fundamental de este aprendizaje es la construcción de algoritmos en los que se pueden recibir datos que sean de entrada y permitan análisis con estadísticas para la predicción de un resultado mientras se actualizan los mismos a medida que se dispone de nuevos datos.
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