📖
Documentação
  • Introdução
  • Arbitragem de Criptomoedas
    • Arbitragem Espacial
    • Arbitragem Triangular
    • Arbitragem Estatística
  • Oportunidades e Desafios da Arbitragem de Criptomoedas
  • API e Arbitragem Automatizada
  • Análise Quantitativa e Criptomoedas
    • Análise de Dados Históricos
    • Análise de Volatilidade
    • Modelagem de Preços
  • Inteligência Artificial na Arbitragem de Criptomoedas
    • Machine Learning
    • Redes Neurais
    • Algoritmos Genéticos
    • Processamento de Linguagem Natural (NLP)
    • Algoritmos de Reinforcement Learning
  • 🖥️aplicações prática
    • Coleta de Dados e Integração com APIs
    • Identificação de Oportunidades de Arbitragem
    • Execução de Ordens Automatizada
    • Gerenciamento de Riscos e Monitoramento de Desempenho
  • 📖Manual do Trader (Comece por aqui)
    • Introdução
    • Licenças
    • Nossas Taxas
    • Prazos e Limites
    • Meios de Pagamento
    • Licença x Limite Operacional
    • Modalidade Operacional
    • Monitor Arbitragem em Tempo Real
    • Taxa de Performance
    • Exchanges Suportadas
    • Transferência Interna
  • 📈Futuros
    • Introdução às Operações de Futuros
  • 📣Programa de Afiliados
    • Introdução
      • Comissão Sobre Venda Licenças
      • Comissão Sobre Arbitragens
  • ❔Ajuda
    • Perguntas Frequentes
    • Tutoriais
    • Fale Conosco
Powered by GitBook
On this page
  1. Análise Quantitativa e Criptomoedas

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.

PreviousAnálise de VolatilidadeNextInteligência Artificial na Arbitragem de Criptomoedas

Last updated 1 year ago