Simulação de negociação de Bitcoin do MIT gera lucro de 89% em 50 dias

Negociar Bitcoin lucrativamente continua sendo mais uma arte do que uma ciência exata.

Em qualquer dia, o Reddit está inundado de teorias que explicam os movimentos do preço do Bitcoin , que vão desde exóticos indicadores técnicos para o maquinaçõesde vendedores de FUD (medo, incerteza e dúvida).

No entanto, isso pode mudar com um novo artigo que afirma ter desenvolvido uma estratégia de negociação que pode produzir um retorno de 89% em menos de dois meses.

Os autores, professor associado do Instituto de Tecnologia de Massachusetts Devavrat Xáe o estudante de ciência da computação Kang Zhang, coletaram dados da OKCoin, a maior bolsa do mundo em volume de negociação, de fevereiro a julho.

Eles alimentaram os dados em um modelo estatístico preditivo que desenvolveram e usaram os resultados para conduzir uma simulação de negociações CNY/ BTC . Na simulação, o trader só podia operar longo ou curto em 1 BTC em cada negociação.

A volatilidade aumenta os lucros

A simulação de negociação, conduzida em dados obtidos de 50 dias consecutivos em maio e junho, produziu resultados altamente lucrativos. O trader simulado investiu 3.781 yuans e fez 2.872 negociações. O lucro acumulado total foi de 3.362 yuans, ou um retorno de 89% sobre o valor investido.

A estratégia de negociação produziu os maiores lucros quando a volatilidade era alta, no período entre o final de maio e o início de junho, e ainda foi lucrativa quando o preço caiu de forma constante no final do período simulado.

A estratégia de negociação também produziu umRazão de Sharpede 4,1, escrevem os autores. Isso expressa o retorno de um portfólio após o ajuste para a taxa de retorno livre de risco. Uma alta taxa mostra que um investidor produziu retornos enquanto assumiu menos risco, com pontuações de três e mais sendo consideradas excelentes.

O rácio de Sharpe dos autores compara-se favoravelmente aos fundos mútuos de referência, como o Vanguard Total Stock Market Index Fund, o maior fundo de índice de ações do mundo.maior veículo desse tipo, que vale US$ 355 bilhões. Esse fundo tem umíndice de Sharpe de um anode 1,79 e retornou 8,32% no último ano.

Olhando para os dados

Os resultados do artigo também podem apoiar as alegações de traders técnicos em Mercados de Bitcoin . Os autores analisaram seus dados de previsão e encontraram evidências de 'triângulo' e 'cabeça e ombrospadrões nos gráficos de preços.

"Isso parece sugerir que de fato existem tais padrões e [... explica] o sucesso da nossa estratégia de negociação", eles escrevem.

Umversão preliminardo artigo, intituladoRegressão Bayesiana e Bitcoin, foi publicado noAnais do 2014Conferência Allertonsobre Comunicação, Controle e Computação –uma das conferências mais antigas e prestigiosas em sua área. A conferência de três dias concluiu em 3 de outubro.

Dado o tamanho de negociação restrito da simulação de 1 BTC, mais dinheiro poderia ser feito com mais capital em jogo? Os autores escrevem que mais pesquisa é necessária, embora especulem que o lucro pode ser ampliado.

Os autores também observam que lucros adicionais poderiam ser produzidos pela trituração de mais dados, embora isso exija "computação em escala massiva". Eles usaram uma máquina de 32 CORE com 128 GB de RAM para o estudo e dados de séries temporais "representativos" no estágio de modelagem preditiva.

Origens na análise do Twitter

A simulação preditiva de Shah e Zhang é baseada em um 'modelo de fonte latente' que foi descrito em umartigo publicado ano passadoe foi projetado para prever o que se tornaria "trending topics" no Twitter.

Shah foi coautor desse artigo com dois pesquisadores do MIT e do Twitter. O modelo deles foi capaz de prever tópicos de tendência com precisão até 79% das vezes, de acordo com os autores.

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