Un bot predice el precio del bitcoin en función de los tuits de los famosos

El bot sigue cuentas de famosos y calcula la variabilidad del precio del activo en función de tuits que realizan.

El bitcoin se ha convertido en la criptomoneda de moda. Los últimos avances y modificaciones en su precio han hecho que sea la criptomoneda más buscada. Tanto que no pasa desapercibida ni para los bots.

Es el caso del bot que ha creado el desarrollador pseudozach, @citlayik en Twitter. El bot, que se ha denominado IFTTL (If this then long o “Si sucede esto, apostar al alza”) se fija en tuits que realizan famosos sobre las criptomonedas.

El bot se basa en predecir un comportamiento cada vez que suceda algo en particular. En este caso, los tuits que el usuario elija. Pero…¿cómo funciona realmente este bot?

En realidad, cuando uno consiga acceso a una plataforma de criptomonedas lo que desea saber realmente es cuándo van a cotizar al alza o a la baja los activos digitales. Fruto de esto, el bot lo que hace es que se encarga de automatizar la apertura de posiciones en corto o en largo para bitcoin en función de algunas variables.

Variables sobre los tuits

Lo hace a través de cuentas de Twitter. Selecciona o bien una cuenta o un mensaje en particular que contenga la etiqueta #Bitcoin. Además, también se permite fijar la cantidad de satoshis de suposición y su duración. La posición se cerrará automáticamente en el tiempo que determine el usuario, con las ganancias o pérdidas correspondientes. También se cerrará en caso de liquidación, con la totalidad de pérdidas.

En la era de las redes sociales, la influencia de las personalidades es más que palpable. El caso de Elon Musk es un claro ejemplo. Una simple mención en su biografía de Twitter fue tomada como punto de inflexión para un aumento de hasta 20% de bitcoin en cuestión de horas.

IFTTL admite cualquier cuenta de Twitter, por lo que se puede definir posiciones en función de lo que publiquen empresas como Tesla, MicroStrategy o hasta fondos de inversión. La lógica es simplemente seguir la posible incidencia de las redes sociales en el comportamiento del mercado.

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