Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/22026| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Entendendo e evitando o slippage problem na web 3.0 |
| Autor(es)/Inventor(es): | Felix, Luan Martins |
| Orientador: | Menasché, Daniel Sadoc |
| 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. |
| Palavras-chave: | Slippage Estatística Web 3.0 Algoritmo Algorithm |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 5-Set-2023 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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