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1. Configuración del ambiente:

   • Puedes utilizar Google Colab, que proporciona un entorno de Jupyter Notebook listo para usar con Python 3 preinstalado.
   • Necesitaras instalar las siguientes librerías: pandas, numpy, matplotlib, requests (para hacer solicitudes web), beautifulsoup4 (para web scraping).

2. Obtención de datos:

   • El proyecto utiliza la API pública de CoinDesk (https://www.coindesk.com/api/) para obtener los datos históricos de precios de Bitcoin en formato JSON.
   • Se realiza el web scraping en un sitio web de noticias financieras (CoinDesk) para obtener el precio actual de Bitcoin y los indicadores de tendencia.

3. Limpieza de datos:

   • Cargado de los datos históricos en un DataFrame de Pandas.
   • Identificación y eliminación de valores atípicos (outliers) utilizando técnicas estadísticas.
   • Tratamiento de los valores nulos y duplicados en la base de datos.
   • Calcula el precio promedio del Bitcoin en el período seleccionado.

4. Tomar decisiones:

   • Se compara el precio actual obtenido por web scraping con el precio promedio calculado.
   • Si el precio actual es mayor o igual que el promedio y la tendencia es a la baja, la decisión será "Vender".
   • Si el precio actual es menor que el promedio y la tendencia es al alza, la decisión será "Comprar".
   • En caso contrario, la decisión será "Mantener".

5. Visualización:

   • Creación de un gráfico de líneas con matplotlib que muestre la evolución del precio del Bitcoin en el período seleccionado.
   • Trazo de una línea horizontal que represente el precio promedio.
   • Anotación al gráfico que indique la decisión actual ("Vender", "Comprar" o "Mantener").

6. Automatización:

   • Utilización de la librería time de Python para programar la ejecución del algoritmo de decisión cada 5 minutos.
   • Actualización del gráfico con los nuevos datos y la nueva decisión en cada iteración.

Versión 01:

Versión 02:

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