¿Qué tan efectivas son las redes neuronales recurrentes para clasificar las criptomonedas?

En el ámbito de las criptomonedas y el análisis financiero, una de las técnicas emergentes que está ganando terreno es la utilización de redes neuronales recurrentes (RNN) con fines de clasificación. Pero la pregunta sigue siendo: ¿Cuán efectivas son realmente las RNN a la hora de clasificar las criptomonedas? La gran cantidad de criptomonedas que existen, junto con su naturaleza volátil y la dinámica del mercado en constante evolución, plantea un desafío importante para cualquier sistema de clasificación. ¿Poseen las RNN las capacidades necesarias para categorizar con precisión estos activos digitales en función de sus características subyacentes, movimientos históricos de precios u otros factores relevantes? ¿O existen limitaciones a su eficacia en este ámbito? Explorar esta pregunta podría proporcionar información valiosa sobre el potencial y los riesgos de emplear RNN para la clasificación de criptomonedas.