Entendendo e evitando o slippage problem na web 3.0

Felix, Luan Martins

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/22026

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Menasché, Daniel Sadoc	-
dc.contributor.author	Felix, Luan Martins	-
dc.date.accessioned	2023-11-09T16:38:29Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:00Z	-
dc.date.issued	2023-09-05	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/22026	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Slippage	en
dc.subject	Estatística	pt_BR
dc.subject	Web 3.0	pt_BR
dc.subject	Algoritmo	pt_BR
dc.subject	Algorithm	en
dc.title	Entendendo e evitando o slippage problem na web 3.0	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Couto, Rodrigo de Souza	-
dc.contributor.referee2	Pinheiro, João Ismael D.	-
dc.contributor.referee3	Sá, Vinícius Gusmão Pereira de	-
dc.description.resumo	Estratégias de compra e venda de ativos são cada vez mais influenciadas por algoritmos. Tais algoritmos precisam levar em conta diversos fatores, sendo a volatilidade do mercado um dos principais elementos. Além disso, a precisão na avaliação da volatilidade é vital, pois permite uma adaptação mais ágil e informada, proporcionando vantagens competitivas aos investidores que adotam essas abordagens algorítmicas. A interseção entre finanças e tecnologia nunca foi tão evidente quanto agora, destacando a necessidade contínua de desenvolver algoritmos capazes de traduzir o mercado em decisões financeiras bem fundamentadas. O trabalho apresentado descreve um estudo estatístico para um algoritmo que soluciona o problema de slippage, no contexto de um serviço (RFQ) oferecido por uma empresa (Parfin). Slippage é o termo dado à diferença do preço esperado e o preço executado de uma cota de compra ou venda de uma quantia em um par de moedas qualquer. A solução considerada é aumentar o preço esperado em uma margem (spread) que cubra o potencial prejuízo causado pelo slippage, bem como cancelar cotas que causem muito prejuízo. A solução é construída na coleta e processamento de dados para inferir, estatisticamente, o spread ideal que não perca um preço competitivo e não cause prejuízos à empresa. Os resultados foram a base crucial para o algoritmo desejado, capaz de, ao vivo, calcular o spread baseado nas últimas duas horas de dados do par de moedas em questão, e cancelar cotas que causem muito prejuízo, sem cancelar mais do que 1% das cotas, de acordo comas leis de SLA.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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