ANALISANDO A EFICÁCIA DE ALGORITMOS DE PREVISÃO DO WEKA PARA A PREVISÃO DO COMPORTAMENTO DO BITCOIN - Fonte, Daniel Pimenta Gonçalves da; Izidoro, Sandro Carvalho; Lima, José Donizetti de; Ribas, Sergio Luiz Pessa; Ribeiro, Matheus Henrique Dal Molin; Rogrigues, Érick Oliveira (REVISTA DE ESTUDOS INTERDISCIPLINARES, 2026)
Este estudo investigou o desempenho preditivo do software WEKA na previsão de séries temporais do Bitcoin (BTC), comparando seus resultados com aqueles obtidos por meio do R, utilizando dados históricos de maio de 2013 a dezembro de 2024 (4.254 observações). A análise empregou múltiplos algoritmos de aprendizado de máquina avaliados através das medidas MAPE, RMSE e MAE. Os resultados revelaram que, embora o R obteve desempenho superior na maioria dos modelos, especialmente em termos de redução de erro, o WEKA apresentou desempenho competitivo e em alguns casos superior em modelos específicos: M5Rules alcançou MAPE de 2,25% e RMSE de 1.449,49, enquanto SMOreg obteve MAPE de 2,40% e RMSE de 1.450,25 na aba Forecast. Os modelos baseados em regras, M5Rules e M5P, apresentaram desempenho significativamente superior no R, com MAPE de 3,79% e RMSE de 2.112,25, em contraste com os resultados modestos no WEKA, onde apresentaram correlação próxima de zero na aba Classify. O teste KPSS confirmou a não-estacionariedade da série (p-valor = 0,01), e o teste de causalidade de Granger identificou dependência temporal significativa no lag 5 (p-valor = 8,7e-06). Os achados indicam que, embora o WEKA ofereça funcionalidade adequada para modelos específicos em tarefas de previsão sequencial, apresenta instabilidades e limitações na modelagem temporal abrangente, tornando o R uma alternativa mais robusta para aplicações financeiras complexas.