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O mercado de câmbio, ou FOREX, é o mercado que mais movimenta dinheiro diariamente, tendo empresas e profissões focadas em prever padrões e valores ao análisar os dados das moedas. Para esse estudo, foram utilizados modelos de regressão e classificação de Aprendizado de Máquina para desenvolver um algoritmo que faça previsão do preço de criptomoedas, mais especificamente do Bitcoin, considerada a mais importante dentre todas as criptomoedas. O objetivo deste trabalho é verificar a eficência dos algoritmos desenvolvidos para a predição do preço do Bitcoin e a geração de lucro quando aplicado em estratégias de compra e venda do mesmo. Para isso, os modelos foram desenvolvidos com camadas de LSTM, uma arquitetura de rede neural artificial capaz de operar sobre dados temporais a fim de identificar e armazenar padrões que ajudem na predição dos valores. Como os algoritmos desenvolvidos são simples e os dados do Bitcoin são muito voláteis e tem um vis de subida de preço desde sua criação, os resultados obtidos foram negativos, tendo ambos perdido dinheiro na simulação de compra e venda.

Aprendizado de Máquina; Mercado de Câmbio; Criptomoedas.