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Sistema híbrido de suporte à decisão de investimentos em criptomoedas

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As criptomoedas nos últimos anos vêm atraindo todo tipo de investidores, desde pessoas até instituições financeiras, que buscam altos retornos, com base em sua rápida valorização. No entanto, esse mercado é caracterizado pelo nível de volatilidade e incerteza, levando os preços a níveis muito altos e também a níveis baixos, estas características geram uma grande dificuldade para a toma de decisões dos gestores de investimentos. Este artigo propõe uma metodologia de apoio à toma de decisões no gerenciamento de investimentos no mercado de criptomoedas, que considera uma posição conservadora de investimento, que busca reduzir o risco e maximizar o retorno do investimento. A metodologia visa, com base no preço histórico das criptomoedas, estabelecer níveis de retorno e estimar as probabilidades de transição dos retornos para cada nível, isso é feito com base na análise das cadeias de Markov, que são integradas nas múltiplas árvores de decisão para identificar a criptomoeda que projeta o maior retorno quando é vendida um ou dois períodos após a aquisição. Os resultados são comparados com os dados reais e a eficiência da metodologia é verificada.
Title: Sistema híbrido de suporte à decisão de investimentos em criptomoedas
Description:
As criptomoedas nos últimos anos vêm atraindo todo tipo de investidores, desde pessoas até instituições financeiras, que buscam altos retornos, com base em sua rápida valorização.
No entanto, esse mercado é caracterizado pelo nível de volatilidade e incerteza, levando os preços a níveis muito altos e também a níveis baixos, estas características geram uma grande dificuldade para a toma de decisões dos gestores de investimentos.
Este artigo propõe uma metodologia de apoio à toma de decisões no gerenciamento de investimentos no mercado de criptomoedas, que considera uma posição conservadora de investimento, que busca reduzir o risco e maximizar o retorno do investimento.
A metodologia visa, com base no preço histórico das criptomoedas, estabelecer níveis de retorno e estimar as probabilidades de transição dos retornos para cada nível, isso é feito com base na análise das cadeias de Markov, que são integradas nas múltiplas árvores de decisão para identificar a criptomoeda que projeta o maior retorno quando é vendida um ou dois períodos após a aquisição.
Os resultados são comparados com os dados reais e a eficiência da metodologia é verificada.

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