A plataforma de brand journalism da Ovo Comunicação

Contrate-nos

Hashdex e FGV anunciam os vencedores do 2º Datathon

Desafio da segunda edição tinha como objetivo criar soluções e inovações envolvendo blockchain e criptoativos

O desafio de dados e inovação promovido pela Fundação Getúlio Vargas (FGV), em parceria com a gestora Hashdex, uniu equipes de estudantes de graduação em todo o Brasil em um desafio para criar soluções e inovações envolvendo blockchain e criptoativos. A competição ainda contou com o apoio da University Blockchain Research Initiative (UBRI), um grupo de 37 universidades do qual a FGV faz parte e que é dirigido pela instituição por trás da blockchain Ripple.

O desafio Datathon, que mistura as palavras em inglês dados (data) e maratona (marathon), ocorreu de forma 100% online e as equipes tiveram 10 dias para desenvolver uma solução para um problema proposto pela organização do desafio. Os três grandes vencedores receberam um prêmio em dinheiro: R$ 8 mil para o primeiro lugar, R$ 5 mil ao segundo colocado e R$ 2 mil destinado para a terceira colocação.

premio datathon

Conheça os vencedores e suas soluções:

1º lugar: FGV Crypto: “Estratégia de investimento não-direcional utilizando opções de criptoativos”

Calebe Soares (FGV EAESP)
Francisco Hansen (FGV EESP)
Guilherme Regueira (FGV EAESP)
Isaque Sathler (FGV EESP)
Lucas Rocha (FGV EAESP)

Baseados na ideia de que a alta volatilidade e falta de premissas sobre o potencial de upside e downside no retorno de criptomoedas repelem potenciais investidores, os alunos desenvolveram uma estratégia de investimento em cripto baseada em opções.

Chamada “Gamma-Vanna-Charm Scalping”, a operação consiste na montagem de um Straddle (compra de uma call e de uma put com strikes os mais próximos possíveis do preço do ativo subjacente), e gera perdas apenas se o ativo ficar “estacionado” (o que é raro no contexto de criptomoedas).

As aplicações a BTC e ETH mostraram que os retornos foram menores do que o buy & hold tradicional – o que pode ser justificado pelo período altista recente no mercado –, porém, o downside risk (variabilidade dos retornos abaixo do target return) foi bastante inferior. O índice de sortino, que mede o nível de retorno por unidade de downside risk, foi consideravelmente superior utilizando estratégia proposta.

Os alunos concluem que a tática é factível de ser realizada na prática e que ela tem o potencial de solucionar o maior problema que o mercado de criptoativos possui, para que a exposição de investidores nessa classe de ativos seja popularizada e democratizada.

2º lugar: WASD: “Dapps e stablecoins como renda passiva”.

Alexandre Wensko (FGV EESP)
Cleverson Soares (FIAP)
Guilherme Lima (FGV EAESP)
Gustavo Jesús (UNIFESP)
Marcus Neves (USP)

A equipe avaliou as diferenças entre o lending (empréstimo) de stablecoins em dapps (aplicativos descentralizados) e a obtenção de renda passiva por meio de títulos tradicionais de renda fixa. Para avaliar a eficácia da estratégia, os alunos utilizaram o modelo de precificação CAPM (Capital Asset Pricing Model) e o modelo de otimização de carteira de investimentos de Markowitz com dados de stablecoins com alta liquidez.

A análise se baseou nos dois maiores dapps de lending (AAVE e Compound), e encontrou que combinações entre renda fixa tradicional e stable coins podem maximizar o retorno esperado para um mesmo nível de risco (avaliação dentro da amostra).

3º lugar: 42: “Análise de sentimento baseada em postos no Twitter e sua interrelação com o preço de criptoativos”

Felipe Gabriel (UFSC)
Guilherme Terriaga (UMC)
Matheus Konstantinidis (UFSC)
Pedro H. Anjos (UFSC)
Vinícius Custódio (UDESC)

Para avaliar se métricas de sentimento estão intrinsecamente relacionadas às flutuações de preços do BTC, os autores utilizaram a biblioteca Scweet para obter os tweets que continham “bitcoin” e “btc”, entre junho de 2017 e junho de 2021. Os aproximadamente 62,6 mil tweets analisados foram avaliados em termos de média diária dos sentimentos dos tweets, média diária ponderada por likes, por número de comentários e por retweets.

As correlações entre as variáveis de sentimento e o preço do BTC mostraram-se altas, e o teste de causalidade de Granger indicou que os indicadores de preço e volume do BTC possuem relação de bi-causalidade. Os autores concluem com isso que o mercado se comporta de forma majoritariamente emocional.