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As criptomoedas sobem quando saem notícias relevantes sobre elas?

  • Por Paradigma Education
  • - 17/01/2020
  • às 14:15
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As criptomoedas sobem quando saem notícias relevantes sobre elas?
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Eventos imprevistos têm impacto sobre ações negociadas em bolsa. Surpresas nas conferências de resultados trimestrais ou catástrofes naturais, por exemplo, são frequentemente apontadas como catalistas para movimentos nos preços.

À parte controvérsias famosas, há uma literatura robusta dissecando métodos para quantificar essas relações.

Dinâmicas de reação a eventos são superexploradas nos mercados de criptomoedas. Jornalistas tem cacoete em associar movimentações nos preços a acontecimentos de natureza técnica.

Narrativas sobre o potencial especulativo de tais eventos se retroalimentam — emissores de tokens demandam liquidez (quem vem com o interesse do varejo) e as mídias especializadas precisam de audiência (que vem com as promessas de lucro fácil).

Noticias sobre o mercado de criptomoedas
Alguma dessas movimentações de preço de fato tem a ver com os eventos aos quais são associadas?

Releva-se, muitas vezes, uma distinção importante: são os eventos inesperados que causam retornos anormais nos mercados acionários (não a conferência de resultados em si; mas o quanto ela superou ou desapontou as expectativas consensuais).

Em tese, eventos inesperados são mais raros “em cripto” — os resultados, performance e fluxos de entrada/saída de capital em qualquer moeda são públicos por definição. A assimetria de informação (sobre “fatos relevantes”) é atenuada.

Sendo assim…

Será que eventos de natureza técnica guardam alguma influência sobre os preços de criptomoedas publicamente negociadas?

Amostra: 35 eventos; 15 semanas antes/depois 

Para responder à pergunta, coletamos séries de preço para 25 moedas (entre 1º e 300º no ranking de capitalização de mercado) que passaram por 35 eventos classificados como “upgrades majoritários“. A amostra se estende de 1 de janeiro de 2018 a 13 de janeiro de 2020. 21 destas moedas eram originalmente tokens na Ethereum; no começo de 2020, 15 são.

A natureza dos eventos observados é tecnicamente variada. Foram considerados “upgrades majoritários” tanto lançamento de produtos centrais ao roadmap (a plataforma Erasure, no caso do Numerai), quanto a inauguração de/migração para uma nova blockchain (EOS migrando da versão ERC20 para sua plataforma própria), até hard forks (Constantinopla, na Ethereum; Agartha, na Ethereum Classic). Todos os eventos já eram de conhecimento público nos mercados quanto aconteceram.

O relatório de pesquisa completo está disponível na plataforma da Paradigma Education ? LINK DO RELATÓRIO

Curvas de Preço

O gráfico abaixo plota a evolução dos preços (em bitcoin) das moedas estudadas.

Os dados foram agrupados pelos fechamentos semanais (7 dias), tomando-se como d=0 o dia do evento em questão. O eixo X vai de 15 semanas antes do upgrade até 15 semanas depois.

O gráfico que plota a evolução dos preços (em bitcoin) das moedas estudadas.
Curvas de preço para 35 eventos; t0 =dia do evento.

A sazonalidade não foi descontada das séries— a amostra cobre um mercado de baixa e um mercado de fase inicial de alta. A curva mediana (pontilhada, em vermelho) se mostra inflada nas semanas antecedentes a t=0, perdendo o fôlego nas posteriores.

Ainda que haja alguns outliers disparando em seguida ao evento (Chainlink, roxo claro), nota-se uma concentração de observações em inexorável declínio.

Retornos Semanais

O gráfico a seguir mostra os retornos semanais das moedas analisadas.

O pico no retorno semanal mediano se dá na semana 3->2 antes do evento. Na semana do evento o retorno mediano é irrisoriamente positivo.

O gráfico que mostra os retornos semanais das moedas analisadas.

Retornos Anormais Cumulativos (CAR)

Uma análise mais minuciosa sugere que moedas de maior capitalização reagem melhor a eventos dos tipos observados, e que a fase do mercado (bear ou bull) é fator importante para a magnitude do impacto do evento sobre os preços.

Um método para se inferir o “valor” de um evento é dado a partir da estimativa de Retornos Anormais (MacKinlay, 1997), por:

onde rt é o retorno real e E[rt] é o retorno esperado

Retornos Anormais Cumulativos (CAR) denotam o apreciação “anormal” ao longo de uma janela temporal.

Ficou curioso para saber quais segmentos de moedas reagem melhor a eventos técnicos? Para descobrir se há alguma estratégia ótima para minimizar perdas e capturar mais retornos em momentos de hype em criptomoedas específicas?

O relatório de pesquisa completo – assim como estratégias simuladas – está disponível (para assinantes) na plataforma da Paradigma Education ? LINK DO RELATÓRIO

Aviso: O texto apresentado nesta coluna não reflete necessariamente a opinião do CriptoFácil

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