[en] The cryptocurrencies are a new paradigm of transferring money between users. Their anonymous and non-centralized is a subject of debate around the globe that paired with the massive spikes and declines in value that are inherit to an unregistered asset. These facts make difficult for the common daily use of the cryptocurrencies as an exchange currency as instead they are being used as a new way to invest. Until the doubts around the fluctuation and the legality are clarified, the share of people that are willing to use them is reduced. That is why is needed to obtain more knowledge about them. There are a lot of information covering how they work, the technology behind then, how they are traded between users and so on, but while knowing the technical details are useful for the top end user that is more specialized, they carry little to no relevancy to most people. The users care that their currency is going to be operational, without the fear of exchanging real life money for crypto coins and the day after realizing that that exchange is now less valuable. While we cannot change this factor, we can investigate and mitigate the consequences of the price fluctuation of the coins. There are a lot of details to consider, an almost impossible task to cover in a single project, that is why in this document we are focusing on the relation between global economic variables and the cryptocurrencies price fluctuation. Using Artificial Intelligence, Data Analytics and Machine Learning the goal is to obtain knowledge about how related the fluctuations of the digital currencies with the global economy are, helping the interested user to forecast if it is safe to hold onto these new types of coins, and if so which of the coins are the safest. For that we are going to use supervised and unsupervised learning in conjunction. With unsupervised learning we are segmenting the coins to select the most relevant ones and generalizations. Supervised learning completes this process by taking those coins and using Machine Learning algorithms construct a predictor for each of them to forecast the value of them in the near future. This model development is done by two Knowledge Discovery in Databases process that are done in order, not in parallel. The first one uses unsupervised learning to obtain this more relevant coins and the second one with supervised learning forecasts the value of the coins by only using external economic factors. This knowledge is not aimed at investors, although it could be used by then, the goal is not to turn on a profit with this model, but to help final users make better decisions if they want to start exchanging money through this method

[es] Las criptomonedas son un nuevo paradigma de transferencia de dinero entre usuarios. Su anonimato es un tema de debate en todo el mundo que se combina con las subidas y disminuciones de valor propias de un activo no registrado. Estos hechos dificultan el uso diario de las criptomonedas como moneda de cambio, ya que en su lugar se están utilizando como una nueva forma de inversión. Hasta que se aclaren las dudas sobre la masiva fluctuación y su legalidad, el número de personas que están dispuestas a usarlas es pequeño. Es por eso por lo que se necesita aprender más sobre el funcionamiento de las monedas. Hay mucha información que cubre cómo funcionan, la tecnología detrás de ellas, cómo se intercambian entre usuarios y demás. Pero, aunque los detalles técnicos son útiles para el usuario final técnico más especializado, tienen poca o ninguna relevancia para la mayoría de la gente. A los usuarios les importa que su moneda esté operativa, sin el temor de cambiar dinero real por criptomonedas y el día después darse cuenta de que ese intercambio es ahora menos valioso. Si bien no podemos cambiar este factor, podemos investigar y mitigar las consecuencias de la fluctuación de los precios de las monedas. Hay muchos detalles a considerar, una tarea casi imposible de cubrir en un solo proyecto es por eso por lo que en este documento nos centramos en la relación entre las variables económicas globales y la fluctuación de precios de las criptomonedas. Con el uso de Inteligencia Artificial, Análisis de Datos y Aprendizaje Automático, el objetivo es obtener conocimiento acerca de qué tan relacionadas están las fluctuaciones de las monedas digitales con la economía global, ayudando al usuario interesado a pronosticar si es seguro obtener cambio en estos nuevos tipos de monedas, y si es así, ¿cuál de las monedas es la más segura? Para eso vamos a utilizar el aprendizaje supervisado y no supervisado en conjunto. Con el aprendizaje no supervisado, estamos segmentando las monedas para seleccionar las más relevantes y obtener generalizaciones. El aprendizaje supervisado complementa este proceso tomando esas monedas y utilizando algoritmos de aprendizaje automático, construye un predictor para cada una de ellas para pronosticar su valor en un futuro próximo. Este desarrollo del modelo se realiza mediante dos procesos KDD (Knowledge Discovery in Databases) que se realizan secuencialmente, no en paralelo. El primero utiliza el aprendizaje no supervisado para obtener estas monedas más relevantes y el segundo con aprendizaje supervisado pronostica el valor de las monedas utilizando solo factores económicos externos. Este conocimiento no está dirigido a los inversores, aunque podría ser utilizado para ese fin, el objetivo no es obtener ganancias con este modelo, sino ayudar a los usuarios finales a tomar mejores decisiones si desean comenzar a intercambiar dinero a través de este método.