[en] Today, there are more than 1,500 traded cryptocurrencies with a combined market capitalization exceeding 800$ billions. These numbers are still growing as well as the interest of some investor in this market. Cryptocurrencies were rst devised as a payment method, but the large uctuations in the price led to their use as an alternative to the traditional stock market. As with other nancial assets, cryptocurrencies have also captured the attention of the research community. In current literature we can nd many works facing the problem of cryptocurrencies price prediction. Most of them are regression models, market simulations to calculate ROI, or classi cation models to predict the sign of future change. However, anticipating this market is not an easy task and the results obtained still have a high degree of uncertainty. This study contributes to the current literature by analyzing the Ethereum transactions as a complex network. Next, we evaluate its predictive power on Ethereum future price by deploying two predictive models. The rst one considers a set of features that performed well in current literature, such as price of the previous days, technical indicators and volume of tweets mentioning Ethereum. The second model considers the features of the rst model together with the properties computed from the transaction network. We found an increment in the accuracy when considering the properties of the transaction network. In addition, three network's properties appear in the top 11 of most important features in the nal model. We conclude that the properties computed from the transaction network provide additional information that does not exist in the current literature variables.

[es] Hoy en día, hay más de 1.500 criptodivisas negociadas con una capitalización de mercado combinada que supera los 800 mil millones de dólares. Estas cifras siguen creciendo, así como el interés de algunos inversores en este mercado. Las criptodivisas fueron concebidas por primera vez como un método de pago, pero las grandes fluctuaciones del precio llevaron a su utilización como alternativa al mercado de valores tradicional. Al igual que con otros activos financieros, las criptodivisas también han captado la atención de la comunidad investigadora. En la literatura actual podemos encontrar muchos trabajos que se enfrentan al problema de las cripto-monedas. La mayoría son modelos de regresión, simulaciones de mercado para calcular el retorno de la inversión, o modelos de clasificación para predecir el signo del cambio futuro. Sin embargo, anticipar este mercado no es una tarea fácil y los resultados obtenidos todavía tienen un alto grado de incertidumbre. El estudio contribuye a la literatura actual analizando las transacciones del Ethereum como una red compleja. A continuación, evaluamos su poder de predicción sobre el precio futuro del Ethereum desplegando dos modelos predictivos. El primero considera un conjunto de características que funcionaron bien en las actuaidad, como el precio de los días anteriores, los indicadores técnicos y el volumen de tweets que mencionan el Ethereum . El segundo modelo considera las características del modelo junto con las propiedades calculadas a partir de la red de transacciones. Encontramos un incremento en la precisión al considerar las propiedades de la red de transacciones. Además, tres propiedades de la red aparecen entre las 11 características más importantes del modelo. Concluimos que las propiedades computadas de la red de transacciones proporcionan información adicional que no existe en las variables de la literatura actual. Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator