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Entendendo Criptomoeda Através da Análise de Wavelet

Uma maneira simples de ver como a análise de wavelet revela tendências nos preços de criptomoedas.

Tatsuru Kikuchi

― 7 min ler


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As criptomoedas bombaram no mundo financeiro, mas o que tá rolando de verdade por trás dessas moedas digitais? Esse texto vai te levar numa jornada por um método chamado análise por wavelet. Relaxa-não é tão complicado quanto parece. Vamos simplificar e dar umas risadas no caminho!

O que é Análise por Wavelet?

Análise por wavelet é tipo uma lupa pra analisar tendências ao longo do tempo e diferentes frequências nos dados. Imagina olhando pra uma foto de uma praia linda, mas aí você chega bem perto e começa a ver cada grão de areia. Isso que a análise por wavelet faz com os dados; ela deixa a gente ver tanto o panorama geral quanto os detalhes ao mesmo tempo.

Por que Deveríamos nos Importar com Criptomoedas?

Criptomoedas como Bitcoin, Ethereum e Ripple ficaram populares não só como uma grana digital, mas também como oportunidades de investimento. Muita gente tá curiosa sobre os movimentos de preço. Elas são estáveis? Vão disparar ou despencar? O mercado é uma montanha-russa, e a análise por wavelet ajuda a entender tudo isso.

O Básico da Análise de Preço

Vamos supor que você comprou um pouco de Bitcoin a um preço legal, mas agora tá se perguntando se vai subir ou descer. Usando a análise por wavelet, você pode olhar pra variações de preço ao longo do tempo e ver se aparecem padrões. O preço ta pulando como uma criança num trampolim, ou tá mais pra um gato preguiçoso deitado ao sol?

Negociação de Alta Frequência vs. Baixa Frequência

No mundo das criptomoedas, tem dois tipos principais de negociação: alta frequência e baixa frequência. Negociação de alta frequência é tipo tentar pegar uma mosca com bastões-bem complicado e rápido. Negociação de baixa frequência é mais como um passeio tranquilo no parque-tudo calmo e tranquilo.

A análise por wavelet olha pra esses dois tipos de negociação e ajuda a identificar se os preços se estabilizam ao longo do tempo. Esse método pode mostrar se tem padrões que se repetem.

Descobertas Anteriores

Pesquisadores já descobriram que as criptomoedas podem ser bem estáveis, especialmente se comparadas a ativos financeiros tradicionais. Pense nelas como o "amigo sensato" enquanto as ações são o "animal de festa selvagem." Claro, as criptos têm seus altos e baixos, mas no geral, elas conseguem manter a calma a longo prazo.

O Papel do Ruído

Na nossa análise, a gente também precisa considerar algo chamado ruído. Ruído nos dados financeiros é como a conversa de fundo num baile-pode te distrair das conversas reais. Pra ter uma ideia mais clara do que tá rolando com as criptomoedas, é importante filtrar esse ruído. A análise por wavelet ajuda a tirar a bagunça, deixando a gente focar nas tendências essenciais.

Comportamentos Individuais das Criptomoedas

Cada criptomoeda tem sua própria personalidade. Do mesmo jeito que um amigo pode adorar comida apimentada enquanto outro prefere sem graça, as criptomoedas podem se comportar de maneira diferente com base em vários fatores. A análise por wavelet pode ajudar a identificar esses comportamentos únicos examinando as variações de alta frequência.

Analisando Fontes de Dados

Pra fazer análise por wavelet nas criptomoedas, a gente precisa de dados! Os dados de Bitcoin, Ethereum e Ripple são coletados de várias fontes, incluindo APIs. Pense nas APIs como garçons digitais servindo as informações que precisamos sobre os preços das criptomoedas.

A análise normalmente cobre um período específico, permitindo que os pesquisadores vejam como os preços mudaram ao longo dos anos. A gente pode coletar dados sobre outros indicadores financeiros como preços de ações e ouro pra ter uma visão mais completa.

Componentes de Alta Frequência

Os componentes de alta frequência nos dados são como aqueles anúncios pop-up irritantes. Eles podem distrair das informações que realmente queremos. A análise por wavelet permite isolar esses movimentos de alta frequência, ajudando a gente a focar nas tendências mais significativas ao longo do tempo.

E o Impacto da COVID-19?

Não podemos esquecer da COVID-19! A pandemia mudou muita coisa, inclusive como as pessoas investem. Durante o auge da pandemia, muitas criptomoedas passaram por mudanças de preço significativas. A análise por wavelet ajuda a entender essas mudanças repentinas-tipo uma montanha-russa que você não estava esperando!

Analisando Relações de Preço

Quando olhamos pras criptomoedas, a gente também quer entender como elas se relacionam com outras variáveis financeiras, como o mercado de ações. O Bitcoin tá só vagando por aí fazendo sua coisa enquanto o mercado de ações tá em colapso? Ou eles tão dançando juntos como um duo bem ensaiado?

Usando a análise por wavelet, os pesquisadores podem ver se há uma conexão entre os preços das criptomoedas e os ativos tradicionais. Essa análise pode revelar se essas moedas digitais estão agindo de forma independente ou se são influenciadas pelo mercado mais amplo.

Espectro Cross-Wavelet

Uma das ferramentas legais na análise por wavelet é o espectro cross-wavelet. Pense nisso como um aplicativo de namoro para tendências financeiras; ele ajuda a combinar dados de séries temporais pra ver como elas influenciam uma à outra. É tipo descobrir se café te deixa feliz ou se você só se sente feliz porque tá tomando café.

Coerência por Wavelet

A coerência por wavelet leva isso um passo adiante, medindo quão intimamente relacionadas estão duas séries de dados ao longo do tempo e da frequência. É tipo descobrir se dois amigos compartilham a mesma série de TV favorita. Se sim, talvez os hábitos de assistir mudem juntos!

Resultados da Análise

O que encontramos depois de fazer nossa análise por wavelet nas criptomoedas e outros indicadores financeiros?

Primeiro, quando olhamos pros dados de baixa frequência, eles pareciam estáveis. Essa descoberta sugere que as tendências de longo prazo para as criptomoedas geralmente se mantêm firmes. Mas quando a gente deu uma olhada nos dados de alta frequência, vimos picos-meio como aquele amigo que decide correr uma maratona do nada!

Os Pontos Quentes

Percebemos alguns pontos quentes na análise de preços-áreas onde os preços dispararam e depois caíram dramaticamente. Esses pontos quentes são cruciais porque representam momentos de ação de preço significativo. Durante a turbulência da COVID-19, pontos quentes foram evidentes em todas as criptomoedas, mostrando o quão imprevisível o mercado pode ser!

Conclusão

Em resumo, a análise por wavelet oferece uma visão mais clara do mundo em constante mudança das criptomoedas. Usando esse método, podemos entender a estabilidade, os padrões e as características individuais dessas moedas digitais.

Então, da próxima vez que alguém tentar explicar os movimentos de preço das criptomoedas, você pode acenar com a cabeça em compreensão e talvez até soltar um comentário sobre análise por wavelet! Vai que você impressiona geral e se torna o especialista em criptomoedas nas festas!

Agora, siga em frente, entendendo os altos e baixos do mercado de cripto, e lembre-se-fique de olho nas reviravoltas de alta frequência!

Fonte original

Título: Wavelet Analysis of Cryptocurrencies -- Non-Linear Dynamics in High Frequency Domains

Resumo: In this study, we perform some analysis for the probability distributions in the space of frequency and time variables. However, in the domain of high frequencies, it behaves in such a way as the highly non-linear dynamics. The wavelet analysis is a powerful tool to perform such analysis in order to search for the characteristics of frequency variations over time for the prices of major cryptocurrencies. In fact, the wavelet analysis is found to be quite useful as it examine the validity of the efficient market hypothesis in the weak form, especially for the presence of the cyclical persistence at different frequencies. If we could find some cyclical persistence at different frequencies, that means that there exist some intrinsic causal relationship for some given investment horizons defined by some chosen sampling scales. This is one of the characteristic results of the wavelet analysis in the time-frequency domains.

Autores: Tatsuru Kikuchi

Última atualização: 2024-11-21 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2411.14058

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.14058

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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