Modelo de Predicción del Precio de Bitcoin Mediante el Uso de Redes Bayesianas y Simulación de Montecarlo

Abstract

Se busca diseñar un modelo para la predicción del precio de Bitcoin través del tiempo, basado en una red bayesiana y la simulación de Montecarlo. Bitcoin es un medio de pago electrónico que permite transacciones irreversibles, persona a persona. Su precio varía por factores políticos, económicos, etc.; mismos que, organizados en una Red Bayesiana e iterados en una Simulación de Montecarlo, pueden predecir el precio. Se eligió un enfoque cuantitativo, una investigación predictiva, bibliográfica, con método deductivo, de muestra se tomó el precio de 5 189 días; se realizaron 10 000 iteraciones. Se validó con expertos. Se analizó las variables más importantes mediante el análisis PESTEL, obteniéndose que factores como el apoyo de USA, apoyo de China, la especulación, el uso de bitcoin por la población, son muy importantes en la determinación del precio del activo. Se obtuvo un modelo con el potencial de predecir el precio de Bitcoin y de ser perfeccionado continuamente y puede calibrarse en tiempo real mediante RSS FEED y lectores de información. Se obtuvo un modelo que se considera teóricamente válido, la red debe ser actualizada para que siga aprendiendo los valores de probabilidad y la estructura.