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Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
ShipChain $427,474,681 4.24% 0.0972 -0.28% $5.655253
HYN $384,116 9.26% 0.0940 +0.39% $10.811438
Request Network $446,610 3.39% 0.0220 +0.52% $5.53170
PhantomX $90,827 5.35% 0.0156 -0.23% $42.459276
AdToken $7,497,282 9.97% 0.0380 +0.26% $7.46822
SXP $245,787 10.85% 0.0505 +0.86% $3.72935
TMTG $455,706,934 6.23% 0.0861 +0.60% $31.57922
PTON $712,571,575 5.48% 0.054 -0.79% $40.338952
BOLI $32,153 5.81% 0.0953 -0.82% $43.668779
Ether Kingdoms Token $275,831,758 5.79% 0.0334 +0.56% $35.670111
WePower $734,704,204 4.30% 0.0748 +0.65% $19.550784
POA $664,194,998 1.90% 0.0732 +0.65% $27.787198
LSK $54,762,860 8.74% 0.0977 +0.81% $10.76596
ONGAS $486,166 2.22% 0.0365 -0.69% $6.27849
STASIS EURS $302,614,350 9.13% 0.0202 +0.83% $35.62339
Native Utility Token $648,186,846 5.14% 0.080 +0.84% $3.730254
Super Bitcoin $861,517 5.31% 0.0588 -0.12% $8.981534
IIC $68,100,225 8.87% 0.0489 +0.51% $10.757514
UKG $146,443 7.43% 0.0444 -0.38% $6.17958
USDT $485,406,894 0.18% 0.0722 -0.19% $9.640454
Solana $153,139,668 0.96% 0.0718 +0.96% $13.609560
BORA $560,879,603 2.18% 0.0777 +0.30% $8.79800
WaykiChain $241,486,633 10.99% 0.0735 +0.20% $14.647140
PLR $343,670,388 3.40% 0.0120 +0.59% $21.764657
BIFI $438,306,993 6.49% 0.0672 -0.80% $7.933315
Ink $442,433,770 9.26% 0.0741 +0.50% $7.94228
Machine Xchange Coin $541,499 5.26% 0.0988 -0.59% $20.872971
CND $206,944,975 4.38% 0.039 -0.49% $10.489324
PROM $858,506,264 3.68% 0.011 +0.89% $29.117603
LOON $602,279 5.15% 0.0646 +0.80% $5.438447

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Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
INK $732,964,964 9.90% 0.0391 -0.94% $1.574846
SafeCoin $443,494,879 7.60% 0.0536 +0.19% $1.971111
AventCoin $690,379,257 5.71% 0.0581 +0.29% $2.695133
ARK $38,218,605 6.35% 0.0652 -0.64% $13.76907
FNB $228,501,869 4.47% 0.0550 +0.82% $10.712810
TELOS $860,598 6.93% 0.0503 +0.80% $5.181312
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NKN $42,518 0.58% 0.0943 +0.20% $34.263977
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AEON $636,389 0.75% 0.0839 +0.67% $45.227785
SwftCoin $423,236 6.34% 0.0812 +0.81% $9.76945
MATIC $764,239 4.33% 0.07 -0.89% $5.598252
ZAP $217,630 0.34% 0.0693 +0.58% $7.931200
Plata $179,193 6.82% 0.0986 -0.89% $5.709642
LCC $445,848,982 10.44% 0.0915 -0.94% $9.750725
Kryll $863,238,339 10.58% 0.0105 +0.80% $15.364581
Endor Protocol Token $244,944 6.86% 0.0617 +0.71% $6.617269
XST $106,431,793 10.78% 0.0410 +0.44% $35.644356
Basic Attention Token $684,948 2.31% 0.045 +0.96% $15.6698
Red Pulse Phoenix $187,789,233 1.43% 0.0398 -0.90% $4.117768
VIDY $205,356 5.64% 0.0591 +0.44% $3.218135
VeChainThor $648,530 0.83% 0.0632 -0.23% $40.329800
SAGA $587,639 10.15% 0.0352 -0.29% $7.585359
POT $465,559 9.21% 0.0431 +0.41% $28.599650
ABS $596,688,920 9.98% 0.057 +0.35% $1.307739

También se desprende que Twitter es una plataforma how to predict cryptocurrency donde se puede capturar exitosamente el sentimiento de los inversionistas y convertir estos en señales tempranas de las fluctuaciones en alt-coins. En este caso particular, se utilizan tweets extraídos durante un periodo de tiempo determinado.

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Cabe resaltar que en el estudio se proponen dos enfoques how to predict cryptocurrency el entrenamiento de los clasificadores: formar los vectores característicos utilizando directamente los textos de cada tweet o, generar los mismos con las puntuaciones positivas y negativas de las palabras de cada post, obtenidas de APIs de terceros.

Su aporte radica en los distintos rangos de tiempo que consideraban para agrupar los tweets desde 5 minutos a 4 horas.

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Dentro del preprocesamiento se describe el tratamiento de variables continuas y textuales a utilizar. La estructura completa de la metodología se detalla en la Figura 2.

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La primera fase de esta metodología se enfoca en la recolección de datos. Se consiguió un total de observaciones.

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La cantidad de tweets how to predict cryptocurrency correspondientes al periodo de la variación del precio de las acciones de las criptomonedas fue de 41 Estos datos textuales tienen que ser transformados a una representación cuantitativa. Para llegar a esta representación, previamente se realiza un preprocesamiento para reducir el ruido en el set de tweets.

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Este how to predict cryptocurrency detallado a continuación. El segundo paso consistió en remover todos los caracteres no alfabéticos; signos de puntuación y los símbolos " " y " ", correspondientes a hashtags y menciones a usuarios usados en esta plataforma social.

Este fue complementado con un diccionario de elaboración propia para mejorar la tarea de filtrado ya que se consideró relevante para este estudio los nombres de las criptomonedas y los adjetivos que las acompañaban.

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Posteriormente, se llevó how to predict cryptocurrency cabo el proceso de lematización de palabras. Una vez que su función gramatical verbo, sustantivo, adjetivo, entre otros sido determinada, se obtiene el lema de cada palabra, o forma de diccionario. Este procedimiento permite agrupar las inflexiones y variaciones de una palabra para que pueda analizarse como un solo elemento.

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De esta forma cada tweet queda representado por una estructura similar a bitcoin app logo vector de características, conformado por sus how to predict cryptocurrency o tokens.

Finalmente, esta estructura es utilizada para vectorizar numéricamente el documento, con la herramienta TextBlob. Una how to predict cryptocurrency neuronal recurrente LSTM tiene como objetivo aprender dependencias a largo plazo; es decir, aprender las dependencias de valores futuros de una secuencia en función a los valores anteriores.

El core de una red LSTM se basa en el estado de una celda. La red LSTM modifica el estado de la celda al añadir o quitar información del estado de la celda anterior C t-1 para producir un nuevo estado C t El primer paso en una LSTM consiste en decidir qué información va a permanecer en el estado de la celda.

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El siguiente paso es decidir qué información retener en el estado de la celda. Finalmente, se necesita calcular la salida.

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Esta se debe basar en el estado actual, pero no toda la información how to predict cryptocurrency parte de la salida. Luego, se aplica una tangente hiperbólica para tener valores entre -1 y 1 y se multiplica estos valores por la activación de la capa sigmoidal para solo tener como output los valores seleccionados ecuaciones 5 y 6.

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Esta cryptocurrency es particularmente interesante, ya que ataca el problema del "vanishing gradient" 21how to predict cryptocurrency ; donde al aplicar back propagation en cryptocurrency made me rich recurrentes el vector de gradiente se vuelve tan pequeño que la actualización de pesos toma demasiado tiempo o se excede la cantidad de memoria disponible.

Esta arquitectura permite entender patrones interesantes en las secuencias de datos como las que se presentan con series temporales de precios de criptomonedas. A continuación, se muestra en la Figura 7 la arquitectura de red aplicada en el presente trabajo que se resume en 32 procesadores por capa.

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Para este trabajo se utilizó una arquitectura recurrente con una capa de dropout crystal coin cryptocurrency una capa densa para how to predict cryptocurrency la regresión.

Se utilizó una capa densa o fully connected sin función de activación para obtener el valor final de la regresión. En la Figura 8se presenta el ajuste de las predicciones de la red al valor real.

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Al tener miles de registros, detectar las diferencias visualmente es complicado. En este caso se utilizó 50 épocas cantidad de veces que se completa una iteración32 neuronas o hidden units.

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Se obtuvo un RMSE de 0. Asimismo, al analizar la relación entre las curvas de loss y validation loss, estas no convergen.

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How to predict cryptocurrency, los resultados no han sido favorables. Se obtuvo un MAPE y RMSE superior a los benchmarks establecidos en la revisión de literatura, pero todavía hay espacios de mejora como se mencionó anteriormente mediante el testeo de distintas arquitecturas de red.

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Esto se ve explicado en tanto que el modelo no logra how to predict cryptocurrency bien el comportamiento del sentimiento como serie temporal. En ese sentido, se reconoce la importancia de explorar otras formas de modelar y caracterizar la percepción de las personas.

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