Para crear un script predictivo para el mercado de criptomonedas en NodeJS, se puede utilizar los datos de precios históricos de las criptomonedas a través de una API de terceros, y después utilizar un algoritmo de aprendizaje automático para predecir los precios futuros.
Aquí te dejo un ejemplo simple de cómo se puede implementar un script predictivo utilizando NodeJS y la biblioteca 'tensorflow.js':
```javascript
const tf = require("@tensorflow/tfjs");
const axios = require('axios');
const url = '
https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=365';
axios.get(url).then(response => {
const prices = response.data.prices;
const x = prices.map(p => p[0]);
const y = prices.map(p => p[1]);
const xs = tf.tensor2d(x, [x.length, 1]);
const ys = tf.tensor2d(y, [y.length, 1]);
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] }));
model.compile({ loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd' });
model.fit(xs, ys, { epochs: 100 }).then(() => {
const startTime = x[x.length-1];
const endTime = Date.now();
const predictX = [startTime, endTime];
const predictY = model.predict(tf.tensor2d(predictX, [predictX.length, 1]));
console.log(predictY.dataSync());
});
});
```
Este script utiliza la API de Coingecko para obtener los precios históricos de Bitcoin en USD durante el último año. Luego, se utiliza la biblioteca ‘tensorflow.js’ para construir un modelo de regresión lineal simple que predice el precio de Bitcoin para los dos próximos puntos en el tiempo, basándose en la tendencia anterior.
Es importante tener en consideración que se trata de un ejemplo muy básico, y que los resultados no son garantizados. Para crear un modelo predictivo más preciso, habría que utilizar técnicas más avanzadas de aprendizaje automático y también incluir datos adicionales, como la capitalización bursátil y la volatilidad del mercado.
