Bitcoin e principais altcoins: Causalidade e Estratégias de transação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Soraia Alexandra Pereira dos
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/107910
Resumo: Dissertação de Mestrado em Métodos Quantitativos em Finanças apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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spelling Bitcoin e principais altcoins: Causalidade e Estratégias de transaçãoBitcoin and main altcoins: Causality and Trading strategiesCriptomoedasCausalidadeVARLASSOEstratégias de transaçãoCryptocurrenciesCausalityVARLASSOTrading strategiesDissertação de Mestrado em Métodos Quantitativos em Finanças apresentada à Faculdade de Ciências e TecnologiaA presente dissertação investiga a transmissão de informação respeitante às rentabilidades, volumes, volatilidades e iliquidez entre a Bitcoin e as 9 altcoins mais importantes no período de 9 de novembro de 2017 a 30 de setembro de 2022. Com esse propósito, foram utilizados 2 métodos: (i) o teste linear de causalidade à Granger, com recurso a modelos de regressão linear VAR, e (ii) o teste de causalidade à Granger na distribuição, que permite aplicar o teste a regiões específicas do suporte de distribuição e realiza o teste para vários quantis em simultâneo. A existência de causalidade é mais evidente na região central da distribuição e na cauda direita no caso das rentabilidades e da iliquidez e na cauda esquerda no caso dos volumes e das volatilidades, não se denotando uma influência particularmente maior da Bitcoin para as altcoins. Na verdade, nota-se um padrão nos quantis mais elevados das séries das rentabilidades, dos volumes e da iliquidez, onde a causalidade ocorre principalmente das altcoins para a Bitcoin. Utilizando a informação das várias criptomoedas, são realizadas previsões para as taxas de rentabilidade da Bitcoin entre 2 de novembro de 2019 e 30 de setembro de 2022 e, através destas, delineadas estratégias de transação para a Bitcoin, cujo desempenho é posteriormente avaliado. As previsões são realizadas com recurso a regressões LASSO com janela móvel de 714 observações. A melhor estratégia ativa corresponde ao sistema de 9 votos, seguida da estratégia aplicada às rentabilidades previstas com base nas informações de todas as criptomoedas. Estas apresentam um desempenho superior à da estratégia Buy-and-Hold, exibindo rentabilidades acumuladas de 3,1864 e 2,3540, respetivamente, superiores à da estratégia Buy-and-Hold, de 1,2069, e rácios de Sharpe anualizados de 121,81\% e 99,72\%, também superiores ao da estratégia passiva, de 74,92\%. Todavia, a diferença entre os rácios de Sharpe das estratégias ativas e da Buy-and-Hold não é estatisticamente significativa. Os resultados apontam para o facto de a Bitcoin ser sobretudo recetora de informação das altcoins e ainda para a importância de considerar as variáveis desfasadas das altcoins para a previsão da rentabilidade da Bitcoin.This dissertation investigates the information transmission regarding the returns, volumes, volatilities and illiquidity between Bitcoin and the 9 most important altcoins in the period from November 9, 2017 to September 30, 2022. For this purpose, 2 methods were used: (i) the linear test for Granger causality, using VAR linear regression models, and (ii) the Granger causality test in distribution, which allows applying the test to specific regions of the distribution support and performing the test for multiple quantiles simultaneously. The existence of causality is more evident in the centre of the distribution and in the right tail for the returns and illiquidity and in the left tail for the volumes and volatilities, not denoting a particularly greater influence from Bitcoin to altcoins. In fact, a pattern is observed in the higher quantiles of the returns, volumes and illiquidity series, where causality occurs mainly from altcoins to Bitcoin. Using information of the various cryptocurrencies, forecasts are made for Bitcoin's returns between November 2, 2019 and September 30, 2022 and, using these, trading strategies are outlined for Bitcoin, which performance is subsequently evaluated. The forecasts are performed using LASSO regressions with a rolling window of 714 observations. The best active strategy corresponds to the 9-votes system, followed by the strategy applied to the predicted returns based on the information of all cryptocurrencies. These strategies outperform the Buy-and-Hold strategy, exhibiting cumulative returns of 3.1864 and 2.3540, respectively, higher than that of the Buy-and-Hold strategy, of 1.2069, and annualized Sharpe ratios of 121.81\% and 99.72\%, also higher than that of the passive strategy, of 74.92\%. However, the difference between the Sharpe ratios of active strategies and Buy-and-Hold is not statistically significant. The results point out that Bitcoin is mainly a receiver of information from altcoins and the importance of considering the lagged variables of altcoins in predicting Bitcoin's profitability.FCT2023-03-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/107910http://hdl.handle.net/10316/107910TID:203338480porSantos, Soraia Alexandra Pereira dosinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-08-02T22:03:21Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/107910Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:24:11.920429Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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