Estudo Analítico para Predição de Preço do Bitcoin Usando Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial

Resumo: Transações de criptomoedas dependem de algoritmos de criptografia para segurança e descentralização. No entanto, algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina frequentemente enfrentam dificuldades com o dinâmico mercado de criptomoedas, levando a imprecisões. Para abordar isso, a integração da análise de sentimento dos dados do Twitter junto com modelos de Memória de Longo Prazo Bidirecional (BiLSTM) e Unidade Recorrente Gated Bidirecional (BiGRU) enriquece a análise das dinâmicas do mercado de criptomoedas. O Twitter fornece conjuntos de dados de código aberto do kaggle e o sentimento expresso pelos usuários sobre criptomoedas, permitindo a previsão do sentimento dos tweets (positivo, negativo ou neutro) através do Processamento de Linguagem Natural (NLP). Essa integração melhora a compreensão do impacto do sentimento de mercado nos preços das criptomoedas: um sentimento positivo pode impulsionar os preços, um sentimento negativo pode levar a quedas, e um sentimento neutro pode indicar estabilidade. Ao analisar o sentimento juntamente com tendências históricas e padrões emergentes, os usuários obtêm uma visão holística dos mercados de criptomoedas. Essa abordagem auxilia na tomada de decisões, melhorando a precisão e a eficiência das transações. Por fim, a combinação da análise de sentimento com modelos BiLSTM e BiGRU avança na compreensão das dinâmicas do mercado de criptomoedas, aprimorando os insights dos usuários e facilitando decisões informadas no volátil ecossistema de criptomoedas.