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Neste trabalho busca-se comparar sistemas computacionais capazes de predizer valores futuros do Bitcoin por meio de algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina com exatidão e confiabilidade. Para o desenvolvimento do projeto serão utilizados algoritmos como: auto-regressivo (em inglês, AR), médias móveis (em inglês, MA), auto-regressivo integrado de médias móveis (em inglês, ARIMA), suavização exponencial simples (em inglês, SES), Prophet e rede de memória a longo prazo (em inglês, LSTM), para efeito de comparação. A predição se dará pelo preço de fechamento, diário e de uma hora, em dólar. O banco de dados para essas variáveis serão adquiridos pelo site Kaggle. Para treinamento serão utilizados 80% dos dados e para teste 20% e por último serão feitos, uma análise de desempenho e um sistema de compra e venda para comparação dos algoritmos. Assim, espera-se beneficiar investidores ao diminuir a incerteza na hora de tomar decisões.

Criptomoeda. Redes Neurais Recorrentes. Regressão. Séries Temporais.