Como asesor financiero deseas realizar un análisis con base en el uso de las criptomonedas como una opción para recomendar a tus clientes, para ello:

1. Escoge una criptomoneda y descarga el valor histórico respecto a otra criptomoneda (por ejemplo, Ethereum vs. USDT). Para facilitar la descarga y manipulación de información, descarga aquí herramientas en Python.
2. Utilizando la información disponible en la API de Binance escoge un tipo de cambio (“trading pair”) para monitorear el valor de esta criptomoneda en la empresa.
3. Explica por qué es relevante esta criptomoneda para la empresa seleccionada y las estrategias financieras derivadas del uso de esta criptomoneda.
4. Desarrolla una implementación de código en Python para descargar la información histórica de la criptomoneda.
1. La descarga de la información debe ser automatizada; se utilizarán como mínimo 1000 observaciones históricas en la serie de tiempo.
2. Justifica el tamaño de los intervalos de acuerdo con el contexto de algún negocio que elijas y la conveniencia de ello.
5. Selecciona una empresa de cualquier giro y tamaño y realiza un análisis exploratorio de los datos, esencial para determinar el valor que le interesa a la empresa pronosticar de los valores disponibles. Se deberá justificar la decisión con una investigación propia.
6. Determina una estrategia de partición de datos considerando que la información tiene un carácter temporal. Como mínimo separar en dos conjuntos de datos (entrenamiento y prueba).
7. Justifica la estrategia de partición de datos y muestra el código utilizado.
1. Hint: Tomar en consideración un conjunto llamado OOT (por sus siglas en inglés).
8. Desarrolla un algoritmo de predicción para pronosticar el valor del criptoactivo en el siguiente periodo.
9. Explica el algoritmo utilizado, el cual debe ser de carácter no lineal.
10. Desarrolla un modelo de referencia lineal para usarlo como punto de comparación.
    Preguntas clave de referencia:
1. ¿Cuál es el algoritmo no-lineal utilizado?
2. ¿Cuál es la combinación de hiperparámetros utilizados y cuál fue el criterio para elegirlos?
3. ¿Cuál es el rendimiento del algoritmo no-lineal y el algoritmo de referencia en los diferentes conjuntos de datos?
4. El algoritmo de aprendizaje automático permite hacer predicciones del valor del criptoactivo en el siguiente periodo. ¿Qué puedes hacer para generar predicciones para dos, tres, o más períodos en el futuro?
11. Elabora una conclusión con base en los resultados, tomando los resultados de las secciones anteriores y explica cómo es posible utilizar el modelo desarrollado en la estrategia financiera de la empresa seleccionada.

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