O mercado de criptomoedas é conhecido por sua extrema volatilidade, apresentando oportunidades significativas para investidores, mas também riscos consideráveis. A previsão precisa de preços é crucial para decisões de investimento informadas. No entanto, os métodos tradicionais de análise financeira frequentemente lutam para lidar com a complexidade e as mudanças rápidas do mercado de criptomoedas. Nos últimos anos, o avanço da aprendizagem de máquina tem fornecido ferramentas poderosas para previsão de séries temporais financeiras, particularmente na previsão de preços de criptomoedas.

Algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender grandes volumes de dados de preço histórico e outras informações relevantes, identificando padrões difíceis de detectar para os humanos. Entre vários modelos de aprendizado de máquina, as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e suas variantes, como Long Short-Term Memory (LSTM) e modelos Transformer, têm recebido ampla atenção por sua excepcional capacidade de lidar com dados sequenciais, mostrando um potencial crescente na previsão de preços de criptomoedas. Este artigo oferece uma análise aprofundada de modelos baseados em aprendizado de máquina para previsão de preços de criptomoedas, focando na comparação de aplicações LSTM e Transformer. Também explora como a integração de diversas fontes de dados pode aprimorar o desempenho do modelo e examina o impacto de eventos imprevisíveis na estabilidade do modelo.

Aplicação de Aprendizado de Máquina na Previsão de Preços de Criptomoedas

A ideia fundamental do aprendizado de máquina é permitir que os computadores aprendam com grandes conjuntos de dados e façam previsões com base nos padrões aprendidos. Esses algoritmos analisam mudanças de preço históricas, volumes de negociação e outros dados relacionados para descobrir tendências e padrões ocultos. As abordagens comuns incluem análise de regressão, árvores de decisão e redes neurais, todas amplamente utilizadas na construção de modelos de previsão de preços de criptomoedas.

A maioria dos estudos baseou-se em métodos estatísticos tradicionais nas fases iniciais da previsão de preços de criptomoedas. Por exemplo, por volta de 2017, antes da disseminação do aprendizado profundo, muitos estudos utilizavam modelos ARIMA para prever as tendências de preços de criptomoedas como o Bitcoin. Um estudo representativo de Dong, Li e Gong (2017) utilizou o modelo ARIMA para analisar a volatilidade do Bitcoin, demonstrando a estabilidade e confiabilidade dos modelos tradicionais na captura de tendências lineares.

Com os avanços tecnológicos, os métodos de aprendizado profundo começaram a apresentar resultados inovadores na previsão de séries temporais financeiras até 2020. Em particular, as redes de Memória de Longo Prazo de Curto Prazo (LSTM) ganharam popularidade devido à sua capacidade de capturar dependências de longo prazo em dados de séries temporais. estudopor Patel et al. (2019) provaram as vantagens do LSTM na previsão dos preços do Bitcoin, marcando um avanço significativo na época.

Até 2023, os modelos Transformer — com seus mecanismos exclusivos de autoatenção capazes de capturar relacionamentos em toda a sequência de dados de uma vez — foram cada vez mais aplicados à previsão de séries temporais financeiras. Por exemplo, o trabalho de Zhao et al. de 2023 estudo“Atenção! O Transformer com Sentimento sobre Previsão de Preços de Criptomoedas” integrou com sucesso modelos de Transformer com dados de sentimento das redes sociais, melhorando significativamente a precisão das previsões de tendência de preços de criptomoedas, marcando um marco importante no campo.

Marcos na Tecnologia de Previsão de Cripto (Fonte: Gate Learn Criador John)

Entre os muitos modelos de aprendizado de máquina, os modelos de aprendizado profundo - particularmente Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e suas versões avançadas, LSTM e Transformer - têm demonstrado vantagens significativas no tratamento de dados de séries temporais. As RNNs são especificamente projetadas para processar dados sequenciais passando informações de etapas anteriores para posteriores, capturando efetivamente dependências ao longo do tempo. No entanto, as RNNs tradicionais enfrentam o problema do "gradiente desaparecido" ao lidar com sequências longas, fazendo com que informações mais antigas, mas importantes, sejam perdidas gradualmente. Para resolver isso, o LSTM introduz células de memória e mecanismos de portas sobre as RNNs, possibilitando a retenção a longo prazo de informações-chave e uma melhor modelagem de dependências de longo prazo. Como os dados financeiros, como os preços históricos de criptomoedas, apresentam fortes características temporais, os modelos LSTM são particularmente adequados para prever essas tendências.

Por outro lado, os modelos Transformer foram originalmente desenvolvidos para processamento de linguagem. Seu mecanismo de autoatenção permite que o modelo considere relacionamentos em toda a sequência de dados simultaneamente, em vez de processá-los passo a passo. Essa arquitetura dá aos Transformers um potencial imenso na previsão de dados financeiros com dependências temporais complexas.

Comparação de Modelos de Previsão

Modelos tradicionais como ARIMA são frequentemente usados como baselines junto com modelos de deep learning na predição de preços de criptomoedas. ARIMA é projetado para capturar tendências lineares e mudanças proporcionais consistentes nos dados, tendo um bom desempenho em muitas tarefas de previsão. No entanto, devido à natureza altamente volátil e complexa dos preços de criptomoedas, as suposições lineares do ARIMA frequentemente não são suficientes.Estudos têm mostradoque os modelos de aprendizado profundo geralmente fornecem previsões mais precisas em mercados não lineares e altamente flutuantes.

Entre as abordagens de aprendizado profundo, a pesquisa comparando modelos LSTM e Transformer na previsão dos preços do Bitcoin descobriu que o LSTM se sai melhor ao capturar os detalhes mais finos das mudanças de preço de curto prazo. Essa vantagem é principalmente devido ao mecanismo de memória do LSTM, que permite modelar dependências de curto prazo de forma mais eficaz e estável. Embora o LSTM possa superar na precisão da previsão de curto prazo, os modelos Transformer continuam altamente competitivos. Quando aprimorados com dados contextuais adicionais—como análise de sentimento do Twitter—os Transformers podem oferecer uma compreensão de mercado mais ampla, melhorando significativamente o desempenho preditivo.

Além disso, alguns estudos têm explorado modelos híbridos que combinam aprendizado profundo com abordagens estatísticas tradicionais, como LSTM-ARIMA. Esses modelos híbridos têm como objetivo capturar padrões lineares e não lineares nos dados, aumentando ainda mais a precisão da previsão e a robustez do modelo.

A tabela abaixo resume as principais vantagens e desvantagens dos modelos ARIMA, LSTM e Transformer na previsão do preço do Bitcoin:

Melhorando a precisão da previsão com engenharia de recursos

Ao prever os preços das criptomoedas, não nos baseamos apenas em dados de preços históricos - também incorporamos informações adicionais valiosas para ajudar os modelos a fazer previsões mais precisas. Esse processo é chamado de engenharia de recursos, que envolve organizar e construir dados 'recursos' que aprimoram o desempenho da previsão.

Fontes de Dados de Recursos Comuns

Dados On-chain

Dados on-chainrefere-se a todas as informações transacionais e de atividade registradas no blockchain, incluindo volume de negociação, número de endereços ativos, dificuldade de mineração, e taxa de hash. Essas métricas refletem diretamente a dinâmica de oferta e demanda do mercado e a atividade geral da rede, tornando-as altamente valiosas para previsões de preço. Por exemplo, um aumento significativo no volume de negociação pode sinalizar uma mudança no sentimento de mercado, enquanto um aumento nos endereços ativos pode indicar uma adoção mais ampla, potencialmente elevando os preços.

Tais dados são normalmente acessados através de APIs de explorador de blockchain ou provedores de dados especializados como GlassnodeeCoin Metrics. Você pode usar a biblioteca de requests do Python para chamar APIs ou baixar diretamente arquivos CSV para análise.

Indicadores de Sentimento nas Redes Sociais

Plataformas como Santimentanalisar o conteúdo de texto de fontes como Twitter e Reddit para avaliar o sentimento dos participantes do mercado em relação às criptomoedas. Eles também aplicam técnicas de processamento de linguagem natural (NLP), como análise de sentimento, para converter esse texto em indicadores de sentimento. Esses indicadores refletem opiniões e expectativas de investidores, oferecendo insumos valiosos para previsão de preços. Por exemplo, um sentimento predominantemente positivo nas mídias sociais pode atrair mais investidores e elevar os preços, enquanto um sentimento negativo poderia desencadear pressão de venda. Plataformas como Santiment também fornecem APIs e ferramentas para ajudar os desenvolvedores a integrar dados de sentimento em modelos de previsão.Estudos mostraramque a incorporação da análise de sentimento das redes sociais pode melhorar significativamente o desempenho dos modelos de previsão de preços de criptomoedas, especialmente para previsões de curto prazo.

Santiment pode fornecer dados de sentimento sobre as opiniões dos participantes do mercado sobre criptomoedas (Fonte:Santiment)

Fatores Macroeconômicos

Indicadores macroeconômicos como taxas de juros, taxas de inflação, crescimento do PIB e taxas de desemprego também influenciam os preços das criptomoedas. Esses fatores afetam as preferências de risco dos investidores e os fluxos de capital. Por exemplo, os investidores podem transferir fundos de ativos de alto risco como criptomoedas para alternativas mais seguras quando as taxas de juros aumentam, levando a quedas de preços. Por outro lado, quando a inflação aumenta, os investidores podem buscar ativos que preservem valor—o Bitcoin às vezes é visto como uma proteção contra a inflação.

Dados sobre taxas de juros, inflação, crescimento do PIB e desemprego geralmente podem ser obtidos de governos nacionais ou organizações internacionais como o Banco Mundial ou FMI. Esses conjuntos de dados geralmente estão disponíveis em formato CSV ou JSON e podem ser acessados por meio de bibliotecas Python como pandas_datareader.

A tabela a seguir resume os dados comumente usados na cadeia, indicadores de sentimento das redes sociais e fatores macroeconômicos, juntamente com como eles podem influenciar os preços das criptomoedas:

Como integrar dados de recurso

Geralmente, este processo pode ser dividido em algumas etapas:

1. Limpeza e Padronização de Dados

Os dados de diferentes fontes podem ter formatos diferentes, alguns podem estar ausentes ou inconsistentes. Em tais casos, a limpeza de dados é necessária. Por exemplo, converter todos os dados para o mesmo formato de data, preencher dados ausentes e padronizar dados para que possam ser comparados mais facilmente.

2. Integração de Dados

Após a limpeza, os dados de diferentes fontes são mesclados com base nas datas, criando um conjunto de dados completo que mostra as condições de mercado para cada dia.

3. Construindo a Entrada do Modelo

Finalmente, esses dados integrados são transformados em um formato que o modelo pode entender. Por exemplo, se quisermos que o modelo preveja o preço de hoje com base em dados dos últimos 60 dias, organizaríamos os dados desses 60 dias em uma lista (ou matriz) para servir como entrada do modelo. O modelo aprende as relações dentro desses dados para prever tendências de preços futuras.

O modelo pode alavancar informações mais abrangentes para melhorar a precisão da previsão por meio desse processo de engenharia de recursos.

Exemplos de Projetos de Código Aberto

Existem muitos projetos populares de previsão de preços de criptomoedas de código aberto no GitHub. Esses projetos usam vários modelos de aprendizado de máquina e deep learning para prever as tendências de preço de diferentes criptomoedas.

A maioria dos projetos utiliza frameworks populares de deep learning como TensorFlowouKerasconstruir e treinar modelos, aprender padrões a partir de dados históricos de preços e prever movimentos futuros de preços. O processo inteiro normalmente inclui pré-processamento de dados (como organizar e padronizar dados históricos de preços), construção do modelo (definindo camadas LSTM e outras camadas necessárias), treinamento do modelo (ajustando parâmetros do modelo através de um grande conjunto de dados para reduzir erros de previsão) e avaliação final e visualização dos resultados da previsão.

Um projeto desse tipo que utiliza técnicas de aprendizado profundo para prever os preços das criptomoedas é Previsão de Preço de Criptomoeda Dat-TG.

O principal objetivo deste projeto é usar um modelo LSTM para prever os preços de fechamento do Bitcoin (BTC-USD), Ethereum (ETH-USD) e Cardano (ADA-USD) para ajudar os investidores a entender melhor as tendências do mercado. Os usuários podem clonar o repositório do GitHub e executar o aplicativo localmente seguindo as instruções fornecidas.

Resultados de Previsão de BTC para o Projeto (Fonte: Painel de Preços de Criptomoedas)

A estrutura de código deste projeto é clara, com scripts separados e Jupyter Notebooks para obtenção de dados, treinamento do modelo e execução da aplicação web. Com base na estrutura do diretório do projeto e interna código, o processo de construção do modelo de previsão é o seguinte:

1. Os dados são baixados do Yahoo Finance e, em seguida, limpos e organizados usando o Pandas, incluindo tarefas como padronização do formato da data e preenchimento de valores ausentes.
2. Os dados processados geram uma “janela deslizante” — utilizando os últimos 60 dias de dados para prever o preço do 61º dia.
3. Os dados são então inseridos em um modelo construído usando LSTM (Long Short-Term Memory). LSTM lembra efetivamente mudanças de preço de curto e longo prazo, tornando-o adequado para prever tendências de preço.
4. Os resultados da previsão e os preços reais são exibidos usando vários gráficos através do Plotly Dash, com um menu suspenso que permite aos usuários selecionar diferentes criptomoedas ou indicadores técnicos, atualizando os gráficos em tempo real.

Estrutura de Diretório do Projeto (Fonte:Previsão de Preço de Criptomoeda)

Análise de Risco do Modelo de Previsão de Preço da Criptomoeda

Impacto dos Eventos Cisne Negro na Estabilidade do Modelo

Um evento Cisne Negro é extremamente raro e imprevisível, com um impacto massivo. Esses eventos geralmente estão além das expectativas dos modelos preditivos convencionais e podem causar perturbações significativas no mercado. Um exemplo típico é o Luna crashem maio de 2022.

Luna, como um projeto de stablecoin algorítmico, dependia de um mecanismo complexo com sua token irmã LUNA para estabilidade. No início de maio de 2022, a stablecoin UST da Luna começou a se desvincular do dólar americano, levando a vendas de pânico por parte dos investidores. Devido às falhas no mecanismo algorítmico, o colapso da UST fez com que o fornecimento de LUNA aumentasse dramaticamente. Em poucos dias, o preço da LUNA despencou de quase $80 para quase zero, evitando centenas de bilhões de dólares em valor de mercado. Isso causou perdas significativas para os investidores envolvidos e gerou preocupações generalizadas sobre os riscos sistêmicos no mercado de criptomoedas.

Assim, quando ocorre um evento Cisne Negro, os modelos tradicionais de aprendizado de máquina treinados em dados históricos provavelmente nunca terão encontrado situações tão extremas, levando os modelos a falharem em fazer previsões precisas ou até mesmo produzindo resultados enganosos.

Riscos Intrínsecos do Modelo

Além dos eventos Cisne Negro, também devemos estar cientes de alguns riscos inerentes ao próprio modelo, que podem gradualmente se acumular e afetar a precisão das previsões no uso diário.

(1) Dados distorcidos e outliers
Em séries temporais financeiras, os dados frequentemente apresentam assimetria ou contêm valores atípicos. Se o pré-processamento adequado dos dados não for realizado, o processo de treinamento do modelo pode ser interrompido pelo ruído, afetando a precisão das previsões.

(2) Modelos simplificados demais e Validação insuficiente
Alguns estudos podem depender muito de uma única estrutura matemática ao construir modelos, como usar apenas o modelo ARIMA para capturar tendências lineares e ignorar fatores não lineares no mercado. Isso pode levar à simplificação excessiva do modelo. Além disso, uma validação de modelo insuficiente pode resultar em um desempenho de backtesting excessivamente otimista, mas resultados de previsão ruins em aplicações reais (por exemplo,overfitting leva a um excelente desempenho em dados históricos, mas desvio significativo no uso no mundo real).

(3) Risco de Latência de Dados da API
Na negociação ao vivo, se o modelo depender de APIs para dados em tempo real, qualquer atraso na API ou falha em atualizar os dados a tempo pode impactar diretamente a operação do modelo e os resultados de previsão, levando a falhas na negociação ao vivo.

Medidas para Aumentar a Estabilidade do Modelo de Previsão

Diante dos riscos mencionados acima, medidas correspondentes precisam ser tomadas para melhorar a estabilidade do modelo. As seguintes estratégias são particularmente importantes:

(1) Fontes Diversas de Dados e Pré-processamento de Dados
Combinar várias fontes de dados (como preços históricos, volume de negociação, dados de sentimento social, etc.) pode compensar as deficiências de um único modelo, enquanto a limpeza, transformação e divisão rigorosas de dados devem ser realizadas. Essa abordagem aprimora a capacidade de generalização do modelo e reduz os riscos apresentados pelo viés e outliers dos dados.

(2) Seleção de Métricas Adequadas de Avaliação de Modelos
Durante o processo de construção do modelo, é essencial selecionar as métricas de avaliação apropriadas com base nas características dos dados (como MAPE, RMSE, AIC, BIC, etc.) para avaliar o desempenho do modelo e evitar o ajuste excessivo de forma abrangente. A validação cruzada regular e a previsão contínua são também etapas críticas para melhorar a robustez do modelo.

(3) Validação e Iteração do Modelo
Uma vez que o modelo está estabelecido, ele deve passar por uma validação completa usando análise de resíduos e mecanismos de detecção de anomalias. A estratégia de previsão deve ser ajustada continuamente com base nas mudanças de mercado. Por exemplo, introduzir aprendizado consciente do contexto para ajustar os parâmetros do modelo de acordo com as condições de mercado atuais dinamicamente é uma abordagem. Além disso, combinar modelos tradicionais com modelos de aprendizado profundo para formar um modelo híbrido é um método eficaz para melhorar a precisão e estabilidade das previsões.

Atenção aos Riscos de Conformidade

Finalmente, além dos riscos técnicos, os riscos de privacidade de dados e de conformidade devem ser considerados ao utilizar fontes de dados não tradicionais, como dados de sentimento. Por exemplo, a Comissão de Valores Mobiliários dos Estados Unidos (SEC)SEC) tem requisitos rigorosos de revisão quanto à coleta e uso de dados de sentimento para evitar riscos legais decorrentes de questões de privacidade.

Isso significa que durante o processo de coleta de dados, informações pessoalmente identificáveis (como nomes de usuário, detalhes pessoais, etc.) devem ser anonimizadas. Isso tem como objetivo evitar que a privacidade pessoal seja exposta, ao mesmo tempo que evita o uso indevido dos dados. Além disso, é essencial garantir que as fontes de dados coletados sejam legítimas e não obtidas por meios impróprios (como raspagem de web não autorizada). Também é necessário divulgar publicamente os métodos de coleta e uso de dados, permitindo que investidores e órgãos reguladores entendam como os dados são processados e aplicados. Essa transparência ajuda a evitar que os dados sejam usados para manipular o sentimento de mercado.

Conclusão e Perspectivas Futuras

Em conclusão, os modelos de previsão de preços de criptomoeda baseados em aprendizado de máquina mostram grande potencial para lidar com a volatilidade e complexidade do mercado. Integrar estratégias de gerenciamento de risco e explorar continuamente novas arquiteturas de modelo e métodos de integração de dados serão direções importantes para o futuro desenvolvimento da previsão de preços de criptomoedas. Com o avanço da tecnologia de aprendizado de máquina, acreditamos que modelos de previsão de preços de criptomoedas mais precisos e estáveis surgirão, fornecendo aos investidores um suporte mais forte para a tomada de decisões.