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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29265| Title: | Deu Trader. |
| Other Titles: | Gave Trader. |
| ???metadata.dc.creator???: | AIRES, Lucas Gomes. |
| ???metadata.dc.contributor.advisor1???: | GOMES, Herman Martins. |
| ???metadata.dc.contributor.referee1???: | ALMEIDA, Hyggo Oliveira de. |
| ???metadata.dc.contributor.referee2???: | BRASILEIRO, Francisco Vilar. |
| Keywords: | Criptomoedas;Técnicas de predição;Aprendizagem de máquina;Machine learning;Método preditivo - mercado de criptomoedas;Mercado de criptomoedas;Cryptocurrencies;Prediction techniques;Predictive method - cryptocurrency market;Cryptocurrency market |
| Issue Date: | 2-Sep-2022 |
| Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
| Citation: | AIRES, Lucas Gomes. Deu Trader. 2022. 10f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo), Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29265 |
| ???metadata.dc.description.resumo???: | O mercado de criptomoedas ganhou muita visibilidade nos últimos anos. Segundo a Forbes, o Brasil está entre os 5 países com maior número de investidores no mundo, chegando a 10 milhões de investidores1 em 2022. Apesar do grande número de investidores, o mercado de criptomoedas representa um alto grau de risco. Este trabalho propõe um método preditivo para mitigação de perdas no mercado de criptomoedas utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Para tanto, foi desenvolvida uma ferramenta baseada em indicadores matemáticos e gráficos para apoiar as decisões de compra e venda do ativo digital. A moeda Gala/USDT foi escolhida para a realização dos experimentos, utilizou-se a linguagem Python [9], como apoio para criação e manipulação do Data Frame e no final obtivemos uma precisão em torno de 90% no conjunto de testes que representou 30% do Data Frame. |
| Abstract: | The cryptocurrency market has gained a lot of visibility over the last few years. According to Forbes, Brazil is within the top 5 countries with the largest number of investors in the world, reaching 10 million investors in 2022. Despite the large number of investors, the crypto market represents a high degree of risk. This work proposes a predictive method for loss mitigation in the cryptocurrency market using machine learning techniques. To this end, a tool based on mathematical and graphic indicators was developed to support decisions to buy and sell the digital asset. The Gala/USDT currency was chosen for carrying out experiments, the Python language was used as support for the creation and manipulation of the Data Frame and in the end we obtained an accuracy of around 90% in the test set that represented 30 % of the Data Frame. |
| Keywords: | Criptomoedas Técnicas de predição Aprendizagem de máquina Machine learning Método preditivo - mercado de criptomoedas Mercado de criptomoedas Cryptocurrencies Prediction techniques Predictive method - cryptocurrency market Cryptocurrency market |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | Ciência da Computação. |
| URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29265 |
| Appears in Collections: | Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação |
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| LUCAS GOMES AIRES - TCC ARTIGO CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CEEI 2022.pdf | Lucas Gomes Aires - TCC Artigo Ciência da Computação CEEI 2022. | 313.12 kB | Adobe PDF | View/Open |
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