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Modelagem de Preços
A modelagem de preços é uma abordagem avançada que busca criar modelos estatísticos ou econômicos para prever os preços das criptomoedas. Pode envolver o uso de técnicas como modelos autorregressivos (AR), modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), ou até mesmo modelos baseados em aprendizado de máquina, como redes neurais.
Exemplo de código para ajustar um modelo ARIMA aos dados de preços usando a biblioteca
statsmodels em Python:import statsmodels.api as sm
# Carregar dados históricos de preços
data = load_price_data()
# Preparar os dados de treinamento e teste
train_data = data.iloc[:-30] # Últimos 30 dias para teste
test_data = data.iloc[-30:]
# Ajustar o modelo ARIMA aos dados de treinamento
model = sm.tsa.ARIMA(train_data['Preço'], order=(1, 0, 1))
results = model.fit()
# Fazer previsões para os dados de teste
predictions = results.predict(start=test_data.index[0], end=test_data.index[-1])
# Comparar as previsões com os dados reais
comparison = pd.DataFrame({'Real': test_data['Preço'], 'Previsão': predictions})
# Imprimir a comparação
print(comparison)
Nesse exemplo, estamos ajustando um modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) aos dados históricos de preços das criptomoedas. O modelo é ajustado aos dados de treinamento e, em seguida, são feitas previsões para os dados de teste. As previsões são comparadas com os dados reais para avaliar a acurácia do modelo.