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 examina se informações além do histórico de preços podem ajudar a prever a volatilidade do Bitcoin em relação ao dólar. O sistema proposto, CoMForE, combina dados históricos de trading com o sentimento de tuítes relacionados, medidas de volume de…
Este estudo pergunta quando se deve seguir o conteúdo dos textos de mercado e quando se deve apostar contra ele. Distingue declarações institucionais (Say), repetição pela mídia (Echo) e posicionamento institucional revelado (Do). Um modelo linear-quadrático…
Este estudo modela a volatilidade dos retornos do Bitcoin em intervalos de um minuto usando métodos de heterocedasticidade condicional autorregressiva generalizada. Combina retornos e volatilidade históricos, representados por variantes da família GARCH, com…
Este estudo usa um experimento de laboratório realizado em campo para examinar como as pessoas tentam prever se os mercados financeiros vão subir ou cair. Voluntários recebem informações financeiras controladas, baseadas em dados reais de índices globais, e…
Este estudo investiga se o momento e o tema das discussões sobre criptomoedas nas redes sociais se relacionam com o comportamento posterior dos preços. Aplica modelagem dinâmica de tópicos às conversas em comunidades nas redes sociais e, em seguida, usa um…
O documento apresenta um fluxo geral para projetar, implementar e avaliar estratégias de trading algorítmico nos mercados de ações e cripto. Usa quatro exemplos: cruzamento de médias móveis, uma abordagem de execução ponderada por volume, trading baseado em…
O estudo testa se as comunicações do Federal Reserve acrescentam informações úteis às previsões de decisões sobre a taxa dos fundos federais. Compara modelos que usam apenas indicadores econômicos, apenas características textuais e combinações dos dois,…
Este estudo testa se um modelo de linguagem grande pode usar notícias de empresas para aprimorar uma estratégia de momentum transversal. Ele combina retornos diários de componentes do S&P 500 com notícias de alta frequência e, em seguida, solicita ao ChatGPT…
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…
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 artigo usa otimização evolutiva para calcular estratégias de trading baseadas em regras a partir de dados de sentimento financeiro. O sinal de sentimento representa a visão otimista ou pessimista da comunidade de trading on-line sobre ações individuais e é…
Este estudo apresenta um componente espacial baseado em grafos para um modelo de grande escala, baseado em agentes, de mercados imobiliários urbanos. Ele representa como características sociais e econômicas — incluindo o medo de ficar de fora, a tendência de…
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…
Este estudo usa uma abordagem de estudo de eventos para analisar como anúncios da SEC que classificam criptoativos como valores mobiliários afetam os retornos e volumes de trading de ativos explicitamente nomeados. Relata retornos negativos substanciais após…
Este estudo analisa se o sentimento diário no Twitter pode ajudar a prever retornos de ações e apoiar decisões de trading. Ele combina aprendizado de máquina para avaliar o sinal de sentimento com aprendizado por reforço, especificamente Q-learning, para…
Este estudo investiga fatores associados à atividade de trading de Bitcoin. Considera a popularidade de buscas on-line, o volume de trading em mercados de ações sem relação e o sentimento em notícias financeiras relevantes como possíveis influências no…
Este estudo testa se o contexto em nível de frase melhora modelos de tópicos de notícias usados para construir fatores sistemáticos de precificação de ativos. Compara Latent Dirichlet Allocation com um modelo transformer de frases com parâmetros congelados,…
O estudo apresenta o valor do Bitcoin como decorrente de características informacionais e de suas interações, incluindo descentralização, confiança no consenso, ordenação criptográfica e narrativas sociais. Representa essas dimensões com quatro medidas:…
Este estudo examina se tweets informativos de canais de fundações de criptomoedas estão associados a mudanças de preço nos 15 minutos seguintes. Ele compara retornos e retornos excedentes após a publicação, considerando a polarização do sentimento e…
Este artigo examina se a atenção pública a COVID-19 ajuda a explicar os retornos do Bitcoin e se a relação difere entre países com tradições individualistas e coletivistas. Ele analisa oito grandes economias no período de fevereiro 11, 2020, a maio 9, 2022.…
O artigo compara o comportamento de traders em exchanges centralizadas e descentralizadas de futuros perpétuos de Bitcoin, organizando as exchanges em três modelos arquitetônicos. Examina volume de trading, contratos em aberto, liquidações, alavancagem e…
Este estudo examina experimentalmente se o comportamento de trading visível pode influenciar a atividade posterior nos mercados de criptomoedas. Pesquisadores usaram bots para fazer operações de baixo custo em 217 criptomoedas durante seis meses, realizando…
Este estudo combina medidas do mercado de Bitcoin com sinais sociais e comportamentais para investigar o trading algorítmico. Entre as entradas estão preço e volume em exchanges, adoção de tecnologia e volume de transações de Bitcoin, além de atividade de…