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Artigo sobre Bubble e criptomoedas
@pengyaohao como eu sei que você está enrolado, sua parte aqui será revisar o que a @JuliaAkaishi e @patricktatagiba fizeram. Talvez adicionando uma discussão mais ampla e artigos que por ventura eles não tenham utilizado. Sua etapa só começa depois da entrega deles ok ?! Assim você ganha tempo.
@pengyaohao poderia botar para rodar no servidor do Ipea o código do arquivo Methodology.R. Nesse código eu estou estimando os parâmetros do SOC para as criptomoedas e como deve demorar seria legal rodarmos no servidor. Depois podemos ver que novos modelos foram inventados.... Esse que eu estou rodando é um dos primeiros a serem inventados.
Precisamos para as 5 moedas com maior volume:
Total de usuários por dia (número de carteiras ?).
Total de compras e total de vendas por dia.
Preço de fechamento.
Elaboração do referencial teórico: Adoção Tecnológica.
Baixar todos os artigos que falem de sobre a curva de Adoção Tecnológica - 03/03/2018
Baixar todos os artigos que falem de sobre SOC e bolhas - 03/03/2018
@JuliaAkaishi a ideia é você escrever (em inglês) a parte do Referencial Teórico com respeito as bolhas financeiras. A discussão sobre bolhas comportamentais e estruturais. Por que o bitcoin pode ser uma bolha ? Você pode se basear nesse material de uma ex-aluna minha: http://bdm.unb.br/handle/10483/5230
@patricktatagiba a ideia é você escrever (em inglês) a parte do Referencial Teórico com respeito a Self-organized criticality em finanças (https://en.wikipedia.org/wiki/Self-organized_criticality). Onde esses modelos foram usados em finanças ? Quais suas vantagens e limitações com respeito aos outros métodos de detecção de bolhas ? Você pode se basear nesse material de uma ex-aluna minha: http://bdm.unb.br/handle/10483/5230
Revisar todos os artigos. Para cada artigo um resumo de 15 a 25 linhas contendo: Qual a proposta ? Quem fez ? Quando fez ? Por que fez ? Que dados usou ? Quais as limitações ? Quais as vantagens ? Período de análise ? Método utilizado ? Que conclusões chegou .
Revisar todos os artigos. Para cada artigo um resumo de 15 a 25 linhas contendo: Qual a proposta ? Quem fez ? Quando fez ? Por que fez ? Que dados usou ? Quais as limitações ? Quais as vantagens ? Período de análise ? Método utilizado ? Que conclusões chegou .
A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.
🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.
TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
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Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.
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