Progetto per Crif dell'accademy Data Science e Generative AI.
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L'obiettivo principale di questo progetto è sviluppare un sistema predittivo basato su modelli di Machine Learning (ML) per stimare:
- L’andamento del mercato di Bitcoin (Market Trend).
- Il Fear and Greed Index, indicatore del sentiment generale del mercato.
Per raggiungere questo scopo, è stato utilizzato un dataset contenente dati orari relativi a Bitcoin, altre criptovalute, indici azionari e variabili di sentiment di mercato.
L’approccio adottato si articola in due fasi principali:
Analisi esplorativa delle caratteristiche storiche di Bitcoin, confrontato con altri asset (indici finanziari e materie prime), calcolo dei rendimenti, valutazione di volatilità e correlazioni.
Utilizzo di algoritmi di ML e Deep Learning (LSTM, LightGBM, Random Forest) per:
- Prevedere l’andamento futuro del prezzo di Bitcoin (previsioni univariate e multivariate).
- Stimare il Fear and Greed Index attraverso modelli regressivi e interpretativi.
L’intero workflow si compone delle seguenti fasi operative:
- Importazione e Pulizia del Dato
- Analisi Descrittiva del Bitcoin e degli altri asset
- Predizione del Market Trend di Bitcoin con modelli LSTM e classificazione
📂 Vai alla cartella Market Trend - Predizione del Fear and Greed Index e analisi dei fattori di sentiment
📂 Vai alla cartella Fear & Greed Analysis
Questo progetto unisce approcci quantitativi e qualitativi, combinando tecniche predittive e interpretative per comprendere e anticipare le dinamiche dei mercati finanziari in ambito crypto.