Crypto Rush - simulador financeiro do mercado de criptomoedas:
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Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2024-12-05
Autores
Pedroso, Filipe Bruhns P.
Freo, Lucas Forge
Popic, Yuri Tierno
Freo, Lucas Forge
Popic, Yuri Tierno
Orientador
Biondi, Gabriela Oliveira
Periódico
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Palavras-chave
criptomoedas,mercado de investimentos,simulador,gamificação,redes neurais,cryptocurrencies,investment market,simulator,gamification,neural networks
Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um jogo simulador de investimentos em criptomoedas. A motivação para este trabalho surge da crescente popularidade e complexidade do mercado de criptoativos, que exige uma melhor compreensão por parte dos investidores e um ambiente de testes seguro para o investidor simular as suas estratégias de investimentos. Busca-se proporcionar ao jogador uma experiência imersiva que simule o mercado, utilizando dados históricos reais e tecnologias eficientes na análise de dados, a partir de um ambiente seguro para que os usuários possam experimentar e testar suas estratégias, minimizando riscos financeiros reais. Para o desenvolvimento deste trabalho, foi utilizado as linguagem de programação Python e os algoritmos de Rede Neural Recorrente (RNN) e Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM).
This work presents the development of a cryptocurrency investment simulator game. The motivation for this work arises from the growing popularity and complexity of the cryptoactive market, which requires better understanding from investors and a safe testing environment for investors to simulate their investment strategies. The aim is to provide players with an immersive experience that simulates the market, using real historical data and efficient data analysis technologies, from a safe environment so that users can experiment and test their strategies, minimizing real financial risks. To develop this work, the Python programming language and the Recurrent Neural Network (RNN) and Long and Short Term Memory (LSTM) algorithms were used.
This work presents the development of a cryptocurrency investment simulator game. The motivation for this work arises from the growing popularity and complexity of the cryptoactive market, which requires better understanding from investors and a safe testing environment for investors to simulate their investment strategies. The aim is to provide players with an immersive experience that simulates the market, using real historical data and efficient data analysis technologies, from a safe environment so that users can experiment and test their strategies, minimizing real financial risks. To develop this work, the Python programming language and the Recurrent Neural Network (RNN) and Long and Short Term Memory (LSTM) algorithms were used.