Criptomoedas e uma aplicação para modelos lineares hiperbólicos
O presente trabalho busca ilustrar
uma aplicação de modelagem de preços finais
de criptomoedas a estratégias de investimento.
Mais especificamente, é sugerido um modelo
com erros hiperbólicos cujos parâmetros
possuem diferentes interpretações. É utilizado
o pacote GeneralizedHyperbolic da linguagem
R, o qual possui funções dedicadas ao ajuste
de modelos hiperbólicos (hyperblm.fit), com
estimação de parâmetros por diversos métodos,
como máxima verossimilhança e método
dos momentos. Além disso, os dados foram
extraídos do site coinmarketcap.com com o
pacote rvest. As criptomoedas escolhidas foram
Bitcoin, Ethereum, Litecoin, Cardano e Ripple.
É verificado com o comportamento do preço
diário de determinada moeda se há diferenças
entre as variáveis explicativas entre os modelos
de cada moeda. Dessa forma, investidores
podem montar estratégias de operações de
trading baseadas nas estimativas geradas
pelos modelos de regressão. As estimativas
geradas pelos modelos permitiram possíveis
estratégias de hedging, para os casos nas quais
são estatisticamente significantes.
Criptomoedas e uma aplicação para modelos lineares hiperbólicos
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DOI: 10.22533/at.ed.80519071021
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Palavras-chave: Bitcoin, trading, modelos hiperbólicos.
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Keywords: Bitcoin, trading, hyperbolic models.
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Abstract:
The present work seeks to
illustrate an application of cryptocurrencies final
daily price modeling to investment strategies.
More specifically, it is suggested a model with
hyperbolic errors where parameters can be
interpreted differently. It is used the R language
package GeneralizedHyperbolic, which
contains dedicated functions to the adjustment
of hyperbolic models (hyperblm.fit), with
parameters estimation by different methods,
such as maximum likelihood and moments
method. Beyond that, data were extracted
by rvest package from coinmarketcap.com.
The cryptocurrencies chosen were Bitcoin,
Ethereum, Litecoin, Cardano, and Ripple. It is
verified by the behavior of the daily prices if there
are differences between explanatory variables
among each currency model. Therefore,
investors can create trading operations
strategies based on the estimated parameters
generated by the regression models. The
estimates generated by the models also allowed possible hedging strategies, given the
cases of statistical significances.
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Número de páginas: 15
- Lucas José Gonçalves Freitas
- Marcelo dos Santos Ventura
