Evolução do Investimento Baseado em Valor – Como a Matemática e as Máquinas Estão Buscando o Alfa Elusivo das Criptomoedas

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O ecossistema de criptomoedas está atraindo mais profissionais do setor financeiro, impulsionados por sua volatilidade e potencial para retornos acima da média.

De acordo com a Pesquisa de Ativos Digitais para Investidores Institucionais 2025 da EY, o entusiasmo institucional por ativos digitais continua crescendo – com mais de 70% dos investidores profissionais agora alocando recursos para o setor.

Aproveitando algoritmos personalizados, modelos de dados e aprendizado de máquina, especialistas em finanças – conhecidos como ‘quants’ – estão buscando cada vez mais alfa no universo cripto.

A evolução da indústria nos últimos anos deu origem ao investimento orientado por dados.

Embora os modelos quantitativos adotados para cripto não sejam novos, são, notavelmente, as mesmas ferramentas estatísticas usadas há muito tempo pelos quants para capitalizar ineficiências nos mercados tradicionais.

Como uma extensão de sua influência, esses profissionais agora estão aplicando uma estratégia semelhante de busca por alfa ao ecossistema cripto, mais jovem, rápido e vibrante.

O crescimento do investimento quantitativo em cripto

Para entender o tema, é importante primeiro compreender o conceito de ‘alfa’.

No setor financeiro, alfa é melhor descrito como uma medida de desempenho que representa o retorno excedente de um investimento/ativo em relação a um índice de referência estabelecido.

Uma das características mais marcantes do mercado de cripto é sua volatilidade.

No entanto, essas grandes flutuações geram muitos dados que, quando devidamente analisados, podem apontar para os quants a próxima grande tendência para apostar.

Considerando a natureza da indústria, a ideia de estratégias quantitativas agora é muito comum em mercados voláteis, como FX e cripto.

A busca por alfa agora se estende por vários mercados, incluindo o ecossistema DeFi (finanças descentralizadas).

Além de oferecer grande diversificação, o espaço DeFi apresenta oportunidades potenciais de alfa, embora possam ser de curta duração.

No entanto, apesar desse potencial de altos retornos, o ecossistema DeFi permanece em uma fase transitória, caracterizada por um influxo crescente de investidores corporativos.

O Índice Global de Adoção de Cripto 2025 da Chainalysis mostra uma participação crescente de atividades institucionais e corporativas, sinalizando que o DeFi está indo além de seu domínio inicial do varejo.

Essa dinâmica mostra que oportunidades de alfa, por melhores que sejam, podem ser passageiras e rapidamente se tornarem negativas.

Compreender esse risco é crucial para novos quants que entram no mercado – especialmente com a ausência de uma regulamentação definitiva que governe o ecossistema.

Para capturar oportunidades potenciais em cripto e DeFi, muitos quants buscam a vantagem do pioneirismo.

Aqui está o motivo pelo qual os quants estão apostando alto no investimento quantitativo no mundo cripto.

• Estratégias baseadas em evidências – Modelos orientados para alfa podem melhorar a consistência na seleção de operações ao longo do tempo. Isso é crucial para medir o progresso ao longo do tempo.
• Alocação sistemática – Com a estratégia certa de alfa ou quantitativa, gestores de portfólio podem adotar melhor uma abordagem sistemática para investimentos em cripto.
• O desenvolvimento de trading algorítmico também depende de frameworks de implantação acessíveis e seguros.

A matemática está revolucionando silenciosamente o espaço cripto

Apesar de sua juventude, a indústria cripto exibe fortes correlações com os mercados tradicionais. Como resultado, muitos modelos tradicionais de fatores podem ser aplicados com sucesso ao universo cripto.

Pesquisas do Information Journal da MDPI (2024) apoiam isso.

Considerando o tamanho, volatilidade e fatores de capital ou liquidez, as ferramentas matemáticas precisarão ser personalizadas para alcançar significância estatística.

Há um grande porém nessa tendência – que é o fato de que a volatilidade oferece uma tendência de preço não linear.

Como demonstrado nos últimos anos, modelos de ML (machine learning) mostraram potencial para capturar padrões complexos em dados de cripto.

Estudos recentes, como ‘Uma Análise Abrangente de Modelos de Machine Learning para Trading Algorítmico de Bitcoin’, confirmam que algoritmos avançados de ML superam métodos estatísticos tradicionais na identificação de relações não lineares nos mercados de cripto.

Isso se tornou uma área de crescente interesse para investidores quantitativos, especialmente considerando o maior volume de negociações do mercado cripto ao longo do tempo, tomando como base os retornos do Bitcoin em comparação ao Nasdaq-100 Index.

O investidor de varejo médio pode obter ganhos usando apenas análise fundamentalista.

No entanto, o jogo muda quando o capital institucional entra no mercado, pois opera sob obrigações com clientes e restrições regulatórias.

Nesse caso, o alfa se torna central para sua estratégia, já que sua margem de erro é significativamente menor.

O investimento manual só pode levar um investidor até certo ponto, mas com modelos matemáticos e estratégias, é possível ir muito além.

A Canadian Association of Alternative Strategies and Assets cita “escala e rigor” como razões-chave pelas quais estratégias quantitativas são vitais no investimento atualmente.

Apesar de seu potencial revolucionário, a integração de estratégias de busca por alfa em cripto ainda não é mainstream – embora isso possa mudar nos próximos anos.

Principais estratégias quantitativas usadas em investimentos cripto

Com base em anos de desenvolvimento, o ecossistema financeiro tradicional oferece uma riqueza de métodos quantitativos que agora estão sendo adotados pela indústria cripto.

Compreender alguns desses métodos é altamente importante para investidores que buscam uma abordagem disciplinada e orientada por dados para investir.

Alguns desses métodos quantitativos são discutidos abaixo.

Arbitragem

A volatilidade no espaço cripto cria espaço suficiente para oportunidades de arbitragem entre plataformas de negociação.

Essas ineficiências permitem que traders explorem diferenciais de preços entre plataformas.

Diversas estratégias surgiram para capitalizar isso, incluindo arbitragem espacial, arbitragem triangular e arbitragem entre tokens.

• A arbitragem espacial consiste em comprar um ativo em uma plataforma e vendê-lo em outra onde o preço é mais alto. Localização geográfica e diferenças cambiais são alguns dos fatores que podem ajudar a criar essa oportunidade de arbitragem.
• A arbitragem triangular envolve aproveitar a diferença de preço entre três ativos em um mesmo local de negociação. É frequentemente considerada uma aplicação de baixo risco para moedas com volatilidade.
• A arbitragem entre tokens é baseada em nichos e pode ser aplicável no ecossistema DeFi.

Negociação de pares e investimento baseado em fatores

O investimento baseado em fatores envolve a aplicação de filtros quantitativos para selecionar ativos. Esses filtros são variados, mas geralmente se apresentam como momentum, volatilidade e liquidez.

De acordo com a Fidelity Investments, na negociação de pares, os quants normalmente compram um ativo subvalorizado enquanto vendem a descoberto o ativo supervalorizado.

Embora isso possa exigir um entendimento mais aprofundado do mercado, cria um canal estruturado para identificar possíveis ineficiências de preços em cripto.

Análise de sentimento

O sentimento no setor cripto é tão volátil quanto os próprios ativos subjacentes.

Na prática, é um dos principais impulsionadores do mercado, já que uma única postagem de uma figura influente ou regulador pode desencadear movimentos de preço positivos ou negativos significativos, tornando a análise de sentimento cada vez mais importante.

Munidos desse conhecimento, os quants agora utilizam processamento de linguagem natural para decifrar o pulso emocional do mercado.

Previsão de volatilidade com machine learning

Identificar alfa a partir de tendências de volatilidade é mais difícil do que simplesmente reconhecer padrões.

Para isso, modelos de previsão são treinados com dados históricos, incluindo preço, volume e sentimento, para prever movimentos futuros do mercado.

Os modelos de machine learning mais avançados integram indicadores macroeconômicos e métricas de blockchain.

Essa cobertura robusta permite que os quants capturem sinais críticos orientados por dados, essenciais para a formação de um portfólio de investimentos bem-sucedido.

Finanças comportamentais

Operar com sucesso no mercado de forma isolada é quase impossível, razão pela qual muitos investidores ativos em cripto se organizam em comunidades, compartilham ideologias e, às vezes, formam grupos quase sectários.

Provavelmente existem padrões discerníveis dentro dessas comunidades que podem ser estudados para prever movimentos de mercado aparentemente irracionais.

Com o aumento da sofisticação da análise quantitativa em cripto, modelos de finanças comportamentais – como a teoria da perspectiva e o comportamento de manada – tornam-se agora fundamentais para entender e moldar o investimento em cripto.

O mercado cripto mostra sinais de amadurecimento, com uma presença crescente de investidores institucionais ao lado de participantes de varejo.

Ao adotar modelos matemáticos e algorítmicos, os investidores estão migrando para uma estrutura disciplinada e analítica que prioriza dados em vez de hype e emoção.

A era de confiar na intuição está desaparecendo, sendo substituída por uma dependência crescente de algoritmos, modelos estatísticos e aprendizado de máquina para descobrir novas oportunidades.

Essas ferramentas podem ajudar a reduzir vieses cognitivos nas decisões de investimento.

Vugar é um gerente sênior premiado e especialista em comunicação com 15 anos de experiência prática progressiva, abrangendo desde gigantes da Fortune 500 até startups dinâmicas, atualmente atuando como chief operating officer na Bitget. Anteriormente, foi chief marketing officer na Beincrypto e ocupou cargos de liderança em marcas renomadas como Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY e outras.

 

Imagem gerada: Midjourney