Predicción del precio del bitcoin a partir de modelos supervisados

Las criptomonedas, lideradas por el Bitcoin, han ganado popularidad global como medios de transacción seguros y eficientes. Aunque su aceptación varía entre países, lugares como El Salvador, Estados Unidos y Canadá ya las aceptan en comercios importantes. Plataformas como Coinbase y Binance facilitan su intercambio, mientras que el análisis estadístico y el aprendizaje automático son herramientas clave para entender y predecir su volatilidad. En Colombia, aunque aún no reguladas, algunos comercios aceptan criptomonedas, y se han iniciado proyectos piloto para evaluar su viabilidad. La tesis propone un análisis que abarca desde modelos estadísticos clásicos hasta técnicas de redes neuronales para predecir el precio del Bitcoin. Se sigue la metodología CRISP-DM, aunque la fase de transformación de la información no fue incluida en este estudio.

Cryptocurrencies, led by Bitcoin, have gained global popularity as secure and efficient means of transaction. While their acceptance varies among countries, places like El Salvador, the United States, and Canada already embrace them in significant commerce. Platforms like Coinbase and Binance facilitate their exchange, while statistical analysis and machine learning are key tools to understand and predict their volatility. In Colombia, although not yet regulated, some businesses accept cryptocurrencies, and pilot projects have been initiated to assess their viability. The thesis proposes an analysis ranging from classical statistical models to neural network techniques to predict Bitcoin's price. The CRISP-DM methodology is followed, although the data transformation phase was not included in this study.