Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44468
ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-9489-4479
Document type: Tese
Access type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Title: Resistências, limites e potencial dos criptoativos em portfólios de investimentos: a regionalidade importa?
Alternate title (s): Resistances, limits and potencial of crypto assets in investment portifolios: Does regionality matter?
Author: Souza, Kamyr Gomes de
First Advisor: Barboza, Flávio Luiz de Moraes
First coorientator: Fiorucci, José Augusto
First member of the Committee: Penedo, Antonio Sergio Torres
Second member of the Committee: Carvalho, Luciana
Third member of the Committee: Silva, Geraldo Nunes
Fourth member of the Committee: Hadad Junior, Eli
Summary: Contextualização: A tecnologia Blockchain e as criptomoedas descortinaram um universo de possibilidades nos mais distintos campos de atuação, incluindo o das Finanças, com aplicação em serviços de pagamentos, empréstimos, captação e transferência de recursos, além de ampliarem as opções de investimento de investidores individuais e institucionais ao serem reconhecidas como uma nova classe de ativos. No contexto de investimentos, a gestão de portfólios de criptomoedas tem como desafio sua elevada volatilidade intrínseca, exigindo abordagens inovadoras de gestão de risco. O emprego de modelos autoregressivos, com foco na previsão de volatilidade futura, e de modelos de aprendizado de máquina com redes neurais profundas mostra potencial para revolucionar a abordagem de investimentos em criptoativos, permitindo uma adaptação mais dinâmica e estratégica às rápidas mudanças do mercado para estratégias de investimento mais informadas e robustas. Objetivo: Investigar o potencial e a efetividade de estratégias avançadas de gestão de portfólios compostos por criptomoedas e suas implicações em nível regional. Método: O primeiro estudo faz uma revisão sistemática de literatura com foco em gestão de risco, utilização em portfólios e eficiência de mercado. A seguir, o segundo estudo estima a volatilidade futura de um portfólio de criptomoedas usando DCC-GARCH e testa a estratégia automatizada de negociação Reaction Trend System – RTS de Fiorucci, Silva, e Barboza (2022a) para um conjunto de criptomoedas previamente selecionadas que atendam aos critérios requeridos pelos modelos de estimação. Para avaliar a eficácia da estratégia, esta foi comparada com a estratégia passiva buy and hold para o mesmo conjunto de criptomoedas. Finalmente, o terceiro estudo utiliza uma abordagem de aprendizado por reforço profundo para a seleção e otimização dinâmica de portfólios. Foram testados os algoritmos Proximal Policy Optimization, Deep Deterministic Policy Gradient e Soft Actor-Critic SAC em criptomoedas com dados disponíveis. Resultados: No artigo 1, a revisão sistemática de literatura identificou lacunas significativas na literatura sobre a gestão de risco e eficiência de mercado das criptomoedas, destacando a necessidade de abordagens inovadoras para a seleção e otimização de portfólios. A partir do teste de estratégias automatizadas em criptomoedas, o artigo 2 demonstrou que a estratégia baseada no Reaction Trend System (RTS) aliada à previsão de volatilidade futura DCC-GARCH foi eficaz para criptomoedas, superando estratégias passivas e abordagens tradicionais em termos de retorno ajustado ao risco. No entanto, a estratégia requer ajustes cuidadosos para cada ativo devido à sua sensibilidade às configurações. Finalmente, no artigo 3, os modelos de DRL, especialmente Soft Actor-Critic (SAC) e Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), apresentaram potencial para otimizar gestão de portfólios de criptomoedas e melhorar os retornos em comparação com estratégias clássicas, especialmente em portfólios compostos por ativos menores ou menos líquidos. Esses resultados fortalecem a tese de que as criptomoedas, quando geridas com técnicas avançadas de modelagem e aprendizado de máquina, podem compor portfólios de investimento eficientes, contribuindo para a inovação na gestão de ativos financeiros. Aderência da pesquisa com a área de concentração do PPGAdm (Regionalidade e Gestão) e com a linha de pesquisa: A pesquisa aborda o tema das criptomoedas, que são ativos digitais globais. No entanto, a adoção, regulamentação e impacto das criptomoedas podem variar significativamente de uma região para outra. Ao estudar as criptomoedas, a pesquisa pode contribuir para uma melhor compreensão de como esses ativos digitais estão sendo adotados e gerenciados em diferentes regiões. Além disso, a pesquisa envolve o uso de técnicas avançadas de Machine Learning para otimizar carteiras de investimento em criptomoedas. Isso se alinha diretamente com o tema da gestão, pois envolve a tomada de decisões estratégicas sobre como alocar recursos em um portfólio de investimentos. A pesquisa pode ter implicações para as organizações em termos de como elas gerenciam seus investimentos em criptomoedas, levando em consideração fatores regionais específicos, como regulamentações locais e condições de mercado. Portanto, embora a pesquisa seja altamente técnica e focada em um tipo específico de ativo digital, ela se encaixa bem na área de concentração do PPGAdm e na linha de pesquisa “Gestão Organizacional e Regionalidade”. Impacto e caráter inovador na produção intelectual: A pesquisa contribui para a literatura existente sobre otimização de carteiras de investimento e Machine Learning, introduzindo o uso de Deep Reinforcement Learning (DRL) na gestão de carteiras de criptomoedas. Isso representa uma abordagem inovadora que pode abrir novas possibilidades para a pesquisa futura. Além disso, a pesquisa também destaca a importância de considerar os custos de transação, o que pode ter implicações significativas para a eficácia dos modelos de DRL. Impacto econômico, social e regional: A pesquisa tem o potencial de influenciar a forma como as organizações e os indivíduos gerenciam seus investimentos em criptomoedas. Isso pode ter implicações econômicas significativas, dado o crescimento rápido e a volatilidade do mercado de criptomoedas. Além disso, ao considerar as diferenças regionais na adoção e regulamentação das criptomoedas, a pesquisa também pode contribuir para uma melhor compreensão dos impactos sociais e regionais desses ativos digitais. Por exemplo, em regiões onde as criptomoedas são amplamente adotadas, os insights da pesquisa podem ser particularmente relevantes. Implicações regionais: A expectativa é que os resultados promovam melhoria de eficiência tanto na estimativa da volatilidade como na gestão de carteiras formadas por criptomoedas. Objetivos de Desenvolvimento Sustentável atendidos na pesquisa: Considerando a Agenda 2030 da ONU, os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) e as metas atendidas pela pesquisa, a presente tese alinha-se com vários ODS, incluindo principalmente o 8, 9 e 10. ODS 8 (Trabalho decente e crescimento econômico) – Ao investigar a utilização de tecnologias avançadas para a gestão de risco e otimização de portfólios de investimento em criptomoedas, a pesquisa pode promover crescimento econômico sustentável e oferecer formas mais eficientes de investimento no mercado financeiro. ODS 9 (Indústria, inovação e infraestrutura) – por meio do desenvolvimento de tecnologias avançadas e ferramentas automatizadas para a gestão de portfólios de criptomoedas, a pesquisa fomenta a inovação no setor financeiro, incentivando práticas de investimento mais eficientes e sustentáveis. ODS 10 (Redução das desigualdades) – ao democratizar o acesso esclarecido a metodologias inovadoras de gestão de portfólios de investimentos em criptoativos, contribui para a redução das desigualdades de acesso ao mercado financeiro.
Abstract: Contextualization: Blockchain technology and cryptocurrencies have unveiled a universe of possibilities across various fields, including Finance, with applications in payment services, loans, fundraising, and transferring resources. They also expand investment options for individual and institutional investors by being recognized as a new asset class. In the investment context, managing cryptocurrency portfolios faces the challenge of their high intrinsic volatility, requiring innovative risk management approaches. The use of autoregressive models focusing on predicting future volatility, and machine learning models with deep neural networks, shows potential to revolutionize investment approaches in crypto assets, allowing for more dynamic and strategic adaptation to rapid market changes for more informed and robust investment strategies. Objective: To investigate the potential and effectiveness of advanced portfolio management strategies composed of cryptocurrencies and their implications at a regional level. Method: The first study conducts a systematic literature review focusing on risk management, portfolio use, and market efficiency. Then, the second study estimates the future volatility of a cryptocurrency portfolio using DCC-GARCH and tests the automated trading strategy Reaction Trend System (RTS) by Fiorucci, Silva, and Barboza (2022a) for a set of cryptocurrencies previously selected according to the estimation models’ criteria. To evaluate the strategy’s effectiveness, it was compared with the passive buy and hold strategy for the same set of cryptocurrencies. Finally, the third study utilizes a deep reinforcement learning approach for dynamic portfolio selection and optimization. The algorithms Proximal Policy Optimization, Deep Deterministic Policy Gradient, and Soft Actor-Critic SAC were tested on cryptocurrencies with available data. Results: In article 1, the systematic literature review identified significant gaps in the literature on risk management and market efficiency for cryptocurrencies, highlighting the need for innovative approaches for portfolio selection and optimization. From testing automated strategies in cryptocurrencies, article 2 demonstrated that the strategy based on the Reaction Trend System (RTS) combined with DCC-GARCH future volatility forecasting was effective for cryptocurrencies, outperforming passive strategies and traditional approaches in terms of risk-adjusted return. However, the strategy requires careful adjustments for each asset due to its sensitivity to configurations. Finally, in article 3, DRL models, especially Soft Actor-Critic (SAC) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), showed potential for optimizing cryptocurrency portfolio management and improving returns compared to classic strategies, particularly in portfolios composed of smaller or less liquid assets. These results strengthen the thesis that cryptocurrencies, when managed with advanced modeling and machine learning techniques, can form efficient investment portfolios, contributing to innovation in financial asset management. Research Alignment with PPGAdm Concentration Area (Regionality and Management) and Research Line: The research addresses the topic of cryptocurrencies, which are global digital assets. However, the adoption, regulation, and impact of cryptocurrencies can significantly vary from one region to another. By studying cryptocurrencies, the research can contribute to a better understanding of how these digital assets are being adopted and managed in different regions. Additionally, the research involves the use of advanced Machine Learning techniques to optimize cryptocurrency investment portfolios. This directly aligns with the management theme, as it involves strategic decision-making on how to allocate resources in an investment portfolio. The research may have implications for organizations in terms of how they manage their cryptocurrency investments, considering specific regional factors such as local regulations and market conditions. Therefore, although the research is highly technical and focused on a specific type of digital asset, it fits well within the PPGAdm area of concentration and the research line "Organizational and Regional Management." Impact and Innovative Nature in Intellectual Production: The research contributes to the existing literature on investment portfolio optimization and Machine Learning by introducing the use of Deep Reinforcement Learning (DRL) in the management of cryptocurrency portfolios. This represents an innovative approach that could open up new possibilities for future research. Additionally, the research also highlights the importance of considering transaction costs, which can have significant implications for the effectiveness of DRL models. Economic, Social, and Regional Impact: The research has the potential to influence how organizations and individuals manage their cryptocurrency investments. This can have significant economic implications given the rapid growth and volatility of the cryptocurrency market. Furthermore, by considering regional differences in the adoption and regulation of cryptocurrencies, the research can also contribute to a better understanding of the social and regional impacts of these digital assets. For example, in regions where cryptocurrencies are widely adopted, the research insights may be particularly relevant. Regional Implications: The expectation is that the results will promote improved efficiency in both the volatility estimation and the management of cryptocurrency portfolios. Sustainable Development Goals Addressed in the Research: Considering the UN's 2030 Agenda, the Sustainable Development Goals (SDGs) and targets addressed by the research, this thesis aligns with several SDGs, mainly 8, 9, and 10. SDG 8 (Decent Work and Economic Growth) – By investigating the use of advanced technologies for risk management and optimization of cryptocurrency investment portfolios, the research can promote sustainable economic growth and offer more efficient investment methods in the financial market. SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure) – through the development of advanced technologies and automated tools for cryptocurrency portfolio management, the research fosters innovation in the financial sector, encouraging more efficient and sustainable investment practices. SDG 10 (Reduced Inequalities) – by democratizing informed access to innovative portfolio management methodologies in crypto assets, it contributes to reducing inequalities in access to the financial market.
Keywords: Criptomoedas.
Portfólios.
Gestão de Risco.
Volatilidade.
DCC-GARCH.
Deep Learning.
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Administração
Quote: SOUZA, Kamyr Gomes de. Resistências, limites e potencial dos criptoativos em portfólios de investimentos : a regionalidade importa? 2023. 147 f. Tese (Doutorado em Administração) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2024.5080
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2024.5080
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44468
Date of defense: 1-Dec-2023
Sustainable Development Goals SDGs: ODS::ODS 8. Trabalho decente e crescimento econômico - Promover o crescimento econômico sustentado, inclusivo e sustentável, emprego pleno e produtivo, e trabalho decente para todos.
ODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação.
ODS::ODS 10. Redução das desigualdades - Reduzir as desigualdades dentro dos países e entre eles.
Appears in Collections:TESE - Administração

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ResistênciasLimitesPotencial.pdf8.68 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons