Resumen

VALDEZ-RIVERA, W.; SAUCEDO-ZENDEJO, F.R.; NAVARRO-ACOSTA, J.A.  y  MUSI-GUTIERREZ, J.. Trading de criptomonedas mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo y aprendizaje automático. RIIIT. Rev. int. investig. innov. tecnol. [online]. 2024, vol.12, n.67, pp.1-15.  Epub 07-Ago-2026. ISSN 2007-9753.

El objetivo de este artículo es realizar una comparación del desempeño de algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje por refuerzo profundo para la compra y venta de criptomonedas basándose en la predicción de precios. Esto se lleva a cabo mediante el entrenamiento y prueba de dichos modelos usando información diaria que abarca el periodo del 2017-11-09 al 2022-05-01 y fue descargada de la página de Yahoo finance en su sección de criptomonedas. Se observa que los algoritmos de aprendizaje automático tienen métricas de precisión altas en sus predicciones y se ejecutan de forma rápida, aunque no resultan en alto retorno de la inversión, ni tampoco sobrepasan al aprendizaje por refuerzo profundo en este sentido.

Palabras llave : aprendizaje automático; criptomonedas; trading; aprendizaje por refuerzo.

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