Este projeto se dedicou a analisar dez criptomoedas vigentes no mercado atual e, para fins de estudo, aplicar técnicas de modelagem preditiva (machine learning) para previsão do comportamento destas.
- AAVE
- ADA
- AERGO
- AGLD
- AKITA
- ALPACA
- ALPHA
- APE
- APX
- ATLAS
No estudo foram aplicadas as seguintes técnicas:
- Regressão Linear
- Support Vector Regression (para regressões polinomiais)
- MLP (Perceptron Multicamadas)
A execução do script deve ser realizada via Google Drive, anexando todos os arquivos em uma pasta e abrindo as análises através do arquivo Atividade IA.ipynb.
Para isso, siga os passos abaixo:
- Crie um diretório no seu Google Drive.
- Faça upload dos arquivos nesse diretório.
- Abra o notebook
Atividade IA.ipynb. - No código do notebook, altere o caminho de leitura/escrita de arquivos para o correspondente ao seu ambiente (Google Drive conectado via Colab).
Os resultados de análise e estatística descritiva estão na pasta /figures, onde foi exportado em imagens as correspondentes análises. As análises de modelo foram deixadas no próprio notebook por questões didáticas.
Nota: O projeto é exclusivamente educacional e não representa recomendações de investimento.