Vencedores de Datathon da FGV criam inovações com blockchain
Desafio da segunda edição tinha como objetivo criar soluções e inovações envolvendo blockchain e criptoativos
O desafio de dados e inovação, o Datathon, 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.
Resultado do Datathon
O 1º lugar foi para o projeto da FGV Crypto: “Estratégia de investimento não-direcional utilizando opções de criptoativos” dos estudantes da Fundação GV, Calebe Soares (FGV EAESP), Francisco Hansen (FGV EESP), Guilherme Regueira (FGV EAESP), Isaque Sathler (FGV EESP) e Lucas Rocha (FGV EAESP)
O grupo se baseou 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 de Bitcoin e Ethereum 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 concluíram 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.
O 2º lugar do Datathon foi para WASD: “Dapps e stablecoins como renda passiva” dos estudantes Alexandre Wensko (FGV EESP), Cleverson Soares (FIAP), Guilherme Lima (FGV EAESP), Gustavo Jesús (UNIFESP) e 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).
O 3º lugar ficou com o 42: “Análise de sentimento baseada em postes no Twitter e sua interrelação com o preço de criptoativos” de 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 Biticoin, 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 Bitcoin possuem relação de bi-causalidade. Os autores concluem com isso que o mercado se comporta de forma majoritariamente emocional.
Primeira edição apresentou modelo de combate a operações ilegais
A primeira edição do Datathon da FGV aconteceu em agosto de 2020, reuniu 17 equipes com 57 estudantes de sete Estados brasileiros e levantou soluções sobre previsão de preços e identificação de operações ilícitas.
Participaram do desafio 21 Instituições de ensino. Os trabalhos premiados foram apresentados em um webinar e estão disponíveis online.
As soluções apresentadas e enfoques trataram de assuntos como o processo de descoberta de preços em plataformas de negociação de criptomoedas, a análise preditiva do preço do bitcoin, identificando em quais momentos comprar ou vender unidades da criptomoedas e um modelo estatístico capaz de identificar operações ilegais envolvendo criptoativos.
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