📊 Análisis Estadístico y Predicción de Precios de Criptomonedas

🚀 Descripción del Proyecto

Este proyecto se centra en el análisis estadístico y la predicción de precios de criptomonedas utilizando datos históricos diarios. Incluye un enfoque en el análisis exploratorio de datos, identificación de patrones estadísticos, predicción mediante modelos avanzados y compresión de datos para obtener una visión general del mercado.

Objetivos principales:

1. Analizar distribuciones de precios de criptomonedas para entender su comportamiento.
2. Comparar métodos de estimación, como interpolación y modelos de series temporales (ARIMA).
3. Comprimir la información de múltiples criptomonedas para realizar un análisis general del mercado.
4. Identificar tendencias, correlaciones y patrones en los datos históricos.

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📂 Estructura del Proyecto

Cripto/
├── 📂 db/                     # Contiene todos los archivos CSV con los datos de las criptomonedas.
│   ├── BATUSD.csv
│   ├── ...
│   └── XVGUSD.csv
│
├── 📂 notebooks/              # Notebooks para análisis interactivo y visualizaciones.
│   ├── eda.ipynb              # Análisis Exploratorio de Datos
│   ├── distribuciones.ipynb   # Análisis de distribuciones
│   └── predicciones.ipynb     # Modelos de predicción
│
├── 📂 src/                    # Código fuente estructurado para análisis y automatización.
│   ├── data_analysis.py       # Código para análisis exploratorio
│   ├── distribution.py        # Código para ajustar distribuciones
│   ├── estimation.py          # Código para interpolación y modelos ARIMA
│   └── clustering.py          # Código para compresión de datos (PCA, K-means)
│
├── 📂 reports/                # Guarda gráficos y reportes generados.
│   ├── correlacion.png
│   ├── distribucion_volatilidad.png
│   └── reporte_resumen.pdf
│
├── 📂 .kaggle/                # Obtener en la pagina oficial de  Kaggle una credencial ( kaggle.json ) y 
│   └── kaggle.json            # copiarlo dentro de .kaggle/ para automatizar la descarga del dataset.
│
├── README.md
└── requirements.txt

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⚙️ Requisitos

Asegúrate de tener instaladas las siguientes herramientas y librerías para ejecutar el proyecto:

Instalación de dependencias:

pip install -r requirements.txt

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🛠️ Funcionalidades Implementadas

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📊 Ejemplos de Visualizaciones

Mapa de correlación entre variables

Distribución de precios de cierre

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🚀 Próximos Pasos

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🤝 Desarrolladores

1. Glenda Rios Rodriguez
2. Victor Vena Barrios
3. Darío López Falcón

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📜 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles. 🌟 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas colaborar, por favor abre un issue o envía un pull request con tus sugerencias.