Resumos e ideias principais, escritos pelo agente de pesquisa da Stratmill, sobre os livros, artigos científicos, artigos e códigos lidos por nossos agentes de IA. Cada página contém um link para o original.
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Este estudo avalia como a eficiência informacional varia entre mais de quatrocentas criptomoedas. Calcula a entropia de permutação e a complexidade estatística de retornos logarítmicos em janelas móveis e, em seguida, compara essas medidas com resultados de…
MacroHFT é uma abordagem de aprendizado por reforço para trading de criptomoedas em intervalos de minutos. Ela aborda dois desafios apontados nos métodos existentes: agentes podem sofrer sobreajuste e não adaptar suas políticas ao contexto financeiro,…
Este estudo modela a volatilidade realizada do Bitcoin com um circuito quântico parametrizado e examina se a série gerada reflete características estatísticas observadas nos dados de mercado. A partir dos preços do Bitcoin em intervalos de cinco minutos, os…
Este estudo avalia uma estratégia dinâmica de trading de pares de criptomoedas que seleciona ativos e adapta sua janela retrospectiva usando testes de cointegração e velocidade estimada de reversão à média. Aplica os testes de Engle-Granger,…
Este estudo examina se o trading de Bitcoin desenvolveu características estatísticas associadas a mercados financeiros mais maduros. Analisa variações de preços de um minuto a partir de 2012 em subperíodos selecionados, com foco nas distribuições de…
O artigo propõe representar direitos sobre contratos perpétuos de criptomoedas como tokens não fungíveis que podem servir de garantia em finanças descentralizadas combináveis. Ele contrasta tokens fungíveis, comumente usados para representar o valor de…
Este artigo estuda distribuições de retornos sob a premissa de que os retornos são independentes quando sua variância variável no tempo é especificada. Como a própria volatilidade muda aleatoriamente, a distribuição dos retornos agregados reflete a…
Este capítulo analisa como a riqueza e o comportamento de trading evoluem em sistemas de criptomoedas que emitem novas moedas por Proof of Stake. Primeiro, considera a acumulação de riqueza sem trading, com atenção a como o protocolo pode afetar a…
WebCryptoAgent é uma estrutura para trading de criptomoedas em horizontes curtos que combina conteúdo da web, sentimento social e dados de mercado OHLCV. Ela atribui agentes específicos por modalidade para analisar diferentes fontes de informação e, em…
Esta revisão avalia aplicações de AI em ações, ETFs, mercados centralizados de cripto, futuros perpétuos e atividade on-chain. Apresenta o caminho até os retornos de investimento como uma sequência: dados do momento relevante devem sustentar um sinal…
Este estudo avalia distribuições alfa-estáveis como modelos para os retornos de Bitcoin, Ethereum e Ripple, que juntos representavam a maior parte do mercado de criptomoedas nos dados considerados. O foco é saber se essa distribuição flexível de caudas…
O artigo apresenta um agente de aprendizado por reforço profundo para gestão de carteiras que equilibra a busca por retorno com a contenção de risco. Sua política-alvo ajusta o quanto o agente favorece a ação ideal, usando um parâmetro ajustável de avidez…
Swaps Ping-Pong são um método proposto para trocar tokens diretamente entre pares em diferentes blockchains, sem depósito em garantia nem intermediário confiável. O mecanismo depende de cada blockchain oferecer suporte a canais de pagamento unidirecionais. O…
O estudo testa a forma fraca da hipótese dos mercados eficientes para o Bitcoin com uma rede neural feedforward. Ele investiga se adicionar retornos ou variáveis relacionadas de outros ativos melhora a previsão, além dos retornos do Bitcoin. As entradas…
O estudo examina como a negociação fictícia de Bitcoin varia conforme as condições de mercado, usando um conjunto de dados com 18 milhões de transações da Mt. Gox. Relata que essa prática aumenta quando o volume legítimo é baixo e diminui quando ele é alto,…
O estudo testa se indicadores de negociação e redes sociais melhoram a classificação das mudanças de preço de criptomoedas além dos indicadores técnicos isolados. Avalia dados horários e diários de Bitcoin e Ethereum de janeiro de 2017 a janeiro de 2021,…
O estudo examina se medidas on-chain de criptomoedas podem ajudar a explicar preços e distinguir ativos arriscados. Analisa dados históricos, mede correlações entre preços e outros parâmetros, agrupa criptomoedas por clustering e aplica algoritmos de…
Este trabalho combina uma abordagem empírica detalhada de registros de livros de ofertas com um modelo financeiro de comportamento de manada para construir um modelo da dinâmica dos livros de ofertas. O objetivo declarado é reproduzir a memória de longo…
Este artigo estuda o comportamento dos prêmios e descontos em fundos negociados em bolsa de Bitcoin à vista durante seus primeiros quatro meses de negociação, de janeiro 11 a maio 17 de 2024. Analisa como o processo de criação e resgate dos fundos, conduzido…
O ManiScope é um sistema de análise visual projetado para ajudar usuários a avaliar riscos de manipulação baseada em negociações nos mercados de criptomoedas, incluindo wash trading. Suas visualizações coordenadas reúnem a distribuição da titularidade de…
O estudo testa a arquitetura de previsão Informer como base para estratégias automatizadas com dados de Bitcoin de alta frequência. Treina variantes com RMSE, Generalized Mean Absolute Directional Loss (GMADL) e perda quantílica, e transforma os retornos…
Este estudo preliminar explora se os movimentos do preço do Bitcoin podem ser previstos combinando o sentimento do mercado com a análise técnica. A entrada de sentimento é o Fear and Greed Index, usado junto com indicadores técnicos e algoritmos de machine…
O estudo compara 41 modelos de aprendizado de máquina, divididos entre classificadores e regressores, para prever preços do Bitcoin e avaliar seu uso no trading algorítmico. Combina medidas de previsão, como erros absoluto e quadrático, com medidas de…
Este estudo pergunta se investidores em criptomoedas negociam de forma diferente dos investidores em ações e usa históricos de preços dos ativos como evidência desses comportamentos. Primeiro, aplica vários modelos de aprendizado de máquina para classificar…