Predicción Precios Criptomonedas
Servicio de Predicción de precios de diferentes criptomonedas y simulaciones para proyectar valores de diversos activos utilizando modelos estadísticos avanzados y distribuciones de probabilidades.
Nuestras predicciones se actualizan de forma mensual y están diseñadas para proporcionar a inversores herramientas precisas que les ayuden a anticipar pronósticos y tomar decisiones informadas en un mercado volátil.
Con nuestras simulaciones basadas en datos históricos y métodos estadísticos rigurosos, puedes proyectar oportunidades y cuantificar riesgos.
Esto pérmitirá optimizar tus estrategias de inversión en el mundo de las criptomonedas.
Desde Bitcoin y Ethereum hasta Solana y otras criptomonedas, nuestros modelos predictivos abarcan una amplia gama de activos digitales, asegurando una cobertura integral del mercado.
Ideal para traders, inversores y entusiastas de la tecnología blockchain que buscan mejorar sus estrategias de inversión con información avanzada y precisa.
No dudes en consultar nuestras categorías de pronóstico de precios:
Pronóstico Bitcoin – Pronóstico Ethereum – Pronóstico BNB
Formulación de Predicción de Precios de Criptomonedas
Para obtener la predicción de diferentes precios de criptomonedas, establecimos una relación entre sus rendimientos diarios (x) y su precio medido en dólares (y) a través de una regresión lineal.
Importamos registros de precios históricos y mediante análisis de SENSIBILIDAD, elegimos la muestra representativa de datos que mejor se ajuste al pronóstico de cada activo digital.
La muestra que mejor se adaptó al modelo, obtuvo un R2 o coeficiente de determinación cercano al 100%. El rendimiento diario y la dispersión entorno a la media del gráfico de 360 días explican en una muy buena medida la predicción del precio de la criptomoneda.
Por otro lado, el gráfico de 180 días no es una buena estimación y debe ser descartada para esta predicción.
Luego, obtenemos la MEDIA de los rendimientos diarios y la DESVIACION estándar del gráfico de 360 días.
Con estos datos, podemos asignar múltiples DISTRIBUCIONES de forma ALEATORIA al precio actual y realizar la SIMULACION diaria de este mes para obtener un conjunto de precios esperados para el mes próximo.
El resultado de esta simulación consiste en obtener la predicción del precio de criptomonedas con múltiples valores posibles, pero asignando pesos relativos diferentes a todos los datos.
Para la predicción de precios de criptomonedas, el método de Monte Carlo ofrece ventajas significativas debido a su naturaleza volátil:
- Capturamos la Volatilidad del Mercado: Los precios de las criptomonedas son conocidas por su alta volatilidad.
El método de Monte Carlo nos permite simular miles de posibles trayectorias de precios de criptomonedas basadas en distribuciones de rendimiento histórico, capturando así un amplio rango de movimientos en la predicción.
- Modelamos los Eventos Extremos: Las criptomonedas pueden experimentar eventos extremos, como caídas o subidas repentinas de precios.
Con simulación de Monte Carlo podemos incluir distribuciones con colas pesadas, como la distribución lognormal o distribuciones con valores atípicos, permitiendo modelar con mayor precisión estos eventos extremos.
- Flexibilidad en el Uso de Distribuciones: Nos permite utilizar diferentes distribuciones probabilísticas para modelar rendimientos diarios de diversas criptomonedas, como la distribución lognormal o normal dependiendo de la muestra histórica de cada mes.
Incluso, asignamos distribuciones personalizadas ajustadas a datos históricos, lo que ayuda a capturar mejor sus características.
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Evaluación de Rangos Probables de Precios: En lugar de predecir un precio único de cada Criptomoneda (enfoque determinístico), generamos un rango de posibles precios futuros junto con la probabilidad de alcanzar cada nivel.
Además, esto proporciona a los inversores una visión más completa del riesgo y el potencial de retorno.
- Escenarios Personalizados para la Toma de Decisiones: Los inversores pueden definir diferentes escenarios de mercado (alcista, bajista o neutral) y simular cómo los diferentes precios pueden comportarse bajo cada uno de esos escenarios.
Por esta razón, nuestro pronóstico de criptomonedas, permite una planificación más estratégica basada en posibles comportamientos futuros del mercado.
- Backtesting y Validación de Modelos: Monte Carlo nos permite comparar los resultados simulados con los precios históricos de cada criptoactivo.
De esta forma, validamos la precisión de nuestra predicción de precios de criptomonedas y lo ajustamos según sea necesario para mejorar su capacidad predictiva.
- Evaluamos Diferentes Estrategias de Inversión: Los inversores pueden utilizar la simulación para evaluar cómo diferentes estrategias de inversión pueden funcionar en el futuro.
Esto es de gran ayuda para optimizar decisiones como la compra, venta o retención de activos.
Después de realizar la simulación con diferentes distribuciones y diferente cantidad de ensayos, elegimos aquella que mejor se adapte a los DATOS ESTADISTICOS.
Todos los meses se ajustan los tipos de distribución e iteraciones en base a los nuevos registros históricos.
De la corrida de los 3.000 ensayos de valores aleatorios de la distribución NORMAL para la predicción de precios de Criptomonedas, obtenemos el histograma de FRECUENCIA ABSOLUTA o también llamada función de densidad:
De igual forma, podemos conocer la FRECUENCIA RELATIVA acumulada o también llamada función de distribución del pronóstico de valores de estos activos digitales:
En cuanto a la posibilidad que el pronóstico pueda asumir valores extremos, existen diversos métodos para estimar esa probabilidad.
Uno de ellos es replicar un escenario similar en el pasado y agregar esos valores a la cola de la distribución.
Otra opción es aumentar moderadamente las iteraciones para mejorar la cobertura de los valores extremos de mínimos y máximos sin sufrir alteraciones de otro tipo.
Este análisis nos permite tomar decisiones informadas y cuantificables ya que de forma objetiva podemos establecer zonas probables del precio esperado.
Podemos asignar diferentes probabilidades para aprovechar oportunidades de COMPRA o de VENTA.
También es una herramienta útil para determinar la cantidad invertida del PORTAFOLIO en base a la PROBABILIDAD de intervalos de precios.
Preguntas frecuentes de Predicción Precios Criptomonedas
¿Qué es la predicción de precios de criptomonedas?
La predicción de precios de criptomonedas implica el uso de análisis estadísticos avanzados y modelos predictivos para estimar futuras fluctuaciones en el valor de diferentes criptoactivos, ayudando a los inversores a tomar decisiones informadas.
¿Cómo se realizan la predicciones de precios de criptomonedas?
Las predicciones de precios de criptomonedas se realizan utilizando datos históricos, simulaciones de Monte Carlo y análisis de distribuciones de probabilidades, que permiten evaluar riesgos y oportunidades en el mercado.
¿Qué criptomonedas incluyen sus predicciones?
Nuestras predicciones incluyen una amplia variedad de criptomonedas, como Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Solana (SOL), Cardano (ADA), Binance Coin (BNB), y muchas otras.
Cada una se analiza con modelos específicos que consideran sus características únicas.
¿Por qué es importante utilizar predicciones de precios en criptomonedas?
Utilizar predicciones de precios en criptomonedas es esencial para identificar posibles tendencias del mercado, optimizar las estrategias de inversión y gestionar el riesgo en un mercado volátil y en constante cambio.
¿Cómo puedo acceder a sus servicios de predicción de precios de criptomonedas?
Puedes acceder a nuestros servicios de predicción de precios de criptomonedas a través de nuestra plataforma en línea, donde ofrecemos análisis detallados, modelos predictivos y herramientas de simulación para ayudarte a tomar decisiones informadas.
Las predicciones se actualizan mensualmente para ofrecerte siempre la información más relevante.
¿Cuál es la política de devoluciones?
No se acepta devolución del importe abonado por la compra de cualquier documento digital descargable en el sitio.
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