Uma estratégia para estimação e previsão de séries temporais de criptoativos

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Silva, Isabela Ruiz Roque da
• Orientador(a): Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por; eng
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: criptomoedas; blockchain; finanças descentralizadas; trading algorítmico
• Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/33597

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.