Uma estratégia para estimação e previsão de séries temporais de criptoativos
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Tese
Date
2023-02-14
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Authors
Silva, Isabela Ruiz Roque da
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Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
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Oliveira, Rogério de
Basso, Leonardo Fernando Cruz
Castro, Paulo Andre Lima de
Valente Filho, João
Basso, Leonardo Fernando Cruz
Castro, Paulo Andre Lima de
Valente Filho, João
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Engenharia Elétrica e Computação
Abstract
Criptomoedas surgiram juntamente com a tecnologia blockchain com a finalidade da
remoção do intermediário e atribuir confiança das transações a partir do código de
criptografia do algoritmo. O surgimento delas se remete a crise financeira de 2008, na qual o
sistema tradicional econômico estava em uma grave crise e o pseudônimo Satoshi Nakamoto
apareceu com a ideia de criar uma forma de economia descentralizada (sem comando de
governos, políticas ou bancos) e desde então vem revolucionando o mundo das finanças,
mudando as finanças da centralização para a descentralização. Diante deste fato, diversas
criptomoedas surgiram no mercado nos últimos anos, bem como contratos inteligentes que
garantem uma certa segurança aos investidores através da tecnologia blockchain. Tendo isso
em mente, o objetivo principal desse trabalho foi construir um framework computacional
capaz de analisar e predizer preços de criptomoedas de maneira dinâmica conforme forem
surgindo novas criptomoedas, a partir de algoritmos econométricos com dados de cotação
diários, para montar uma carteira de trade diária. Os resultados demonstram que o bitcoin
pode ser um indutor de preços do mercado e as moedas com menor capitalização de mercado
(fora do top 100) são as que tiveram um desempenho melhor no algoritmo proposto e
possuem lucros acima das estratégias de Buy and Hold tradicionais, com moedas obtendo
lucros de mais de 100%, mesmo com a queda do mercado.
Description
Keywords
criptomoedas , blockchain , finanças descentralizadas , trading algorítmico