Claudia Cristina Bozza, Marcelo Cabus Klotzle, Antônio Carlos Guedes Pinto, Paulo Vitor Jordão da Gama Silva
{"title":"高频数据加密货币的交易反馈效应","authors":"Claudia Cristina Bozza, Marcelo Cabus Klotzle, Antônio Carlos Guedes Pinto, Paulo Vitor Jordão da Gama Silva","doi":"10.18028/rgfc.v9i1.6053","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Este trabalho buscou avaliar a existência do efeito de feedback trading para as criptomoedas Bitcoin, Ethereum, Litecoin e Dash usando o modelo VAR proposto por Hasbrouck (1991). Este efeito busca avaliar a utilização de dados passados para tomar decisões futuras, utilizando para tanto, dados de alta frequência, divididos em quatro períodos (dia, hora, minuto e segundo) para captar a existência do efeito de feedback trading nas criptomoedas, visando contribuir para a linha de finanças comportamentais, uma vez que há poucos estudos que avaliam o investimento em mercados digitais seguindo uma perspectiva comportamental. O resultado do modelo indica a existência de feedback trading negativo para todas as criptomoedas nas granularidades de tempo segundo e minuto. O estudo também aponta como resultado do modelo a existência de feedback trading negativo para a granularidade de tempo hora a hora para Litecoin e Dash.","PeriodicalId":29893,"journal":{"name":"Revista de Gestao Financas e Contabilidade","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.1000,"publicationDate":"2020-10-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"EFEITO FEEDBACK TRADING EM CRIPTOMOEDAS COM DADOS DE ALTA FREQUÊNCIA\",\"authors\":\"Claudia Cristina Bozza, Marcelo Cabus Klotzle, Antônio Carlos Guedes Pinto, Paulo Vitor Jordão da Gama Silva\",\"doi\":\"10.18028/rgfc.v9i1.6053\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Este trabalho buscou avaliar a existência do efeito de feedback trading para as criptomoedas Bitcoin, Ethereum, Litecoin e Dash usando o modelo VAR proposto por Hasbrouck (1991). Este efeito busca avaliar a utilização de dados passados para tomar decisões futuras, utilizando para tanto, dados de alta frequência, divididos em quatro períodos (dia, hora, minuto e segundo) para captar a existência do efeito de feedback trading nas criptomoedas, visando contribuir para a linha de finanças comportamentais, uma vez que há poucos estudos que avaliam o investimento em mercados digitais seguindo uma perspectiva comportamental. O resultado do modelo indica a existência de feedback trading negativo para todas as criptomoedas nas granularidades de tempo segundo e minuto. O estudo também aponta como resultado do modelo a existência de feedback trading negativo para a granularidade de tempo hora a hora para Litecoin e Dash.\",\"PeriodicalId\":29893,\"journal\":{\"name\":\"Revista de Gestao Financas e Contabilidade\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.1000,\"publicationDate\":\"2020-10-22\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Revista de Gestao Financas e Contabilidade\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.18028/rgfc.v9i1.6053\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"BUSINESS, FINANCE\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista de Gestao Financas e Contabilidade","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18028/rgfc.v9i1.6053","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"BUSINESS, FINANCE","Score":null,"Total":0}
EFEITO FEEDBACK TRADING EM CRIPTOMOEDAS COM DADOS DE ALTA FREQUÊNCIA
Este trabalho buscou avaliar a existência do efeito de feedback trading para as criptomoedas Bitcoin, Ethereum, Litecoin e Dash usando o modelo VAR proposto por Hasbrouck (1991). Este efeito busca avaliar a utilização de dados passados para tomar decisões futuras, utilizando para tanto, dados de alta frequência, divididos em quatro períodos (dia, hora, minuto e segundo) para captar a existência do efeito de feedback trading nas criptomoedas, visando contribuir para a linha de finanças comportamentais, uma vez que há poucos estudos que avaliam o investimento em mercados digitais seguindo uma perspectiva comportamental. O resultado do modelo indica a existência de feedback trading negativo para todas as criptomoedas nas granularidades de tempo segundo e minuto. O estudo também aponta como resultado do modelo a existência de feedback trading negativo para a granularidade de tempo hora a hora para Litecoin e Dash.
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
