Bitcoin : um estudo da volatividade de preço a partir da análise de dados

Abstract

Este estudo tem como objetivo investigar a relevância da análise de dados na interpretação da volatividade de preços do Bitcoin . Nessa perspectiva a criptomoeda é vista como um ativo com função de moeda, capaz de contribuir para a redução das fronteiras impostas pela moeda tradicional. Em contrapartida, sua alta volatividade a coloca em posição de incertezas. Contudo, diferente das demais, ela é uma moeda deflacionária, o que faz com que, apesar de sua característica volátil, ela continue a se valorizar com o tempo. Sendo assim, o presente estudo visa descobrir como a análise de dados utilizada na interpretação da volatividade de preços do Bitcoin pode contribuir com o gestor na tomada de decisões. Para tanto a metodologia utilizada no desenvolvimento do estudo foi: pesquisa bibliográfica e documental, pesquisa experimental, e análise estatística de dados. Como fontes de coleta de dados para a investigação foram utilizados os sites CoinMarketCap e Blockchain.Info . Já a análise, propriamente dita, foi construída por intermédio de dashboards gerados pelo software QlikSense, com base na metodologia CRISP-DM. Através da avaliação constatou-se que é possível determinar os períodos de maior volatividade do Bitcoin . Diante disso, o trabalho se propõe a apoiar a tomada de decisões relacionadas a volatividade de preços do Bitcoin , utilizando a análise de dados .

This study have the objective to investigate the relevance of data analysis in the interpretation of Bitcoin price volatility. In this perspective, the crypto-currency is seen as an asset with currency function, capable of contributing to the reduction of the borders imposed by the traditional currency. On the other hand, its high volatility put him in a position of uncertainty. But, different of others, it is a deflationary currency, which, despite its volatile characteristic, continues to appreciate over time. Thus, the present study aims to find out how the data analysis used in the interpretation of Bitcoin price volatility can contribute to the manager in the decision making. The methodology used was bibliographic and documentary research, experimental research and statistical analysis of data. CoinMarketCap and Blockchain.Info sites were used as sources of data collection. Already the analysis, was properly constructed, through dashboards generated by QlikSense software, based on the CRISP-DM methodology. Through the evaluation it was found that it is possible to determine the most volatile periods of Bitcoin. Therefore, the paper proposes to support the decision making related to Bitcoin's price volatility, using data analysis.