Arbitragem de ciência de dados e criptomoeda: como lucrar com isso
Recentemente, encontrei muitas discussões sobre “arbitragem” e como os indivíduos a estão executando, planejando fazê-lo ou obtendo lucros substanciais por meio dela, especificamente no campo da arbitragem de criptomoedas usando bots que eles desenvolveram usando tutoriais encontrados no YouTube.
Recentemente, encontrei vários ICOs que levantaram fundos para fins de arbitragem, mas falharam em abordar aspectos cruciais do processo e suas equipes não tinham o conhecimento necessário na área.
Com formação em finanças e engenharia, vi e ouvi pessoas do Vale do Silício, Hong Kong e Nova York discutindo o tema da “arbitragem” e seus lucros obtidos por meio dela. Como alguém com um profundo conhecimento de arbitragem, negociação de alto rendimento e engenharia financeira, decidi escrever este artigo para educar outras pessoas sobre o que é arbitragem, suas diferentes formas e as oportunidades disponíveis no mundo das criptomoedas. Minha experiência neste campo vem tanto da minha formação acadêmica (MBA em Finanças e formação em engenharia) quanto da experiência prática na estruturação de transações de CDO de arbitragem proprietária no Deutsche Bank e Lehman Brothers, a maior das quais no valor de US$ 3 bilhões. Fui até entrevistado pelo Wall Street Journal em referência à falência do Lehman Brothers em 2008.
Para resumir, o mercado de criptomoedas ofereceu amplas oportunidades para “arbitragem determinística” até o final de 2017 e ainda possui potencial para “arbitragem estatística” e “arbitragem regulatória”. Como um cientista quantitativo e de dados no campo de criptoativos, acho a oportunidade mais emocionante estar na “arbitragem de hash”, que engloba elementos de todas as formas de arbitragem mencionadas acima, mas se destaca como um conceito distinto.
Apesar da presença de oportunidades no espaço criptográfico, aqueles que as conhecem permanecem de boca fechada, evitando publicar artigos ou compartilhar abertamente seu código por meio de métodos como competições de kernel Kaggle. As atitudes em relação ao compartilhamento de conhecimento em Wall Street e no Vale do Silício são diametralmente opostas.
Merrian-Webster define arbitragem como o seguinte:
A compra e venda quase simultânea de valores mobiliários ou divisas em diferentes mercados, a fim de lucrar com as discrepâncias de preços
Não vou falar aqui sobre o que chamo de “arbitragem de hash” mencionada acima, e sobre arbitragem regulatória, vou apenas citar a definição da investopedia, que é muito boa:
A arbitragem regulatória é uma prática pela qual as empresas capitalizam as brechas nos sistemas regulatórios para contornar a regulamentação desfavorável. As oportunidades de arbitragem podem ser realizadas por uma variedade de táticas, incluindo transações de reestruturação, engenharia financeira e realocação geográfica. A arbitragem regulatória é difícil de evitar totalmente, mas sua prevalência pode ser limitada fechando as brechas mais óbvias e, assim, aumentando os custos associados ao contornar a regulamentação.
Antes de aprofundar a distinção entre arbitragem determinística e estatística e discutir o tipo de arbitragem a que a maioria dos traders de criptomoedas está se referindo, é importante primeiro tocar em “Formação de mercado”.
Para comprar ou vender um produto financeiro, os indivíduos devem ir a uma bolsa onde compradores e vendedores se reúnem.
O preço pelo qual um produto financeiro pode ser negociado é baseado na oferta e demanda do produto em um determinado momento e isso determina o preço de compra para compra e o preço de venda para venda. Quando há compradores ou vendedores em potencial limitados, pode ser difícil negociar o produto e o produto é considerado ilíquido. Este conceito é descrito no gráfico a seguir.
As bolsas exigem que os participantes profissionais mantenham a liquidez, oferecendo um spread contínuo de compra e venda no mercado.
Os profissionais que fornecem um spread bid-ask constante ao mercado para garantir a liquidez são referidos como formadores de mercado, daí o nome.
Os formadores de mercado são neutros em relação ao movimento de preço de um produto financeiro, seus lucros vêm da diferença entre os preços de compra e venda, também conhecido como spread.
Para compensar o risco assumido ao negociar em ambos os lados do spread, os formadores de mercado procurarão maneiras de equilibrar sua posição, como fazer hedge com um produto diferente.
Um formador de mercado deve ter uma compreensão abrangente do produto financeiro em que está criando mercados, bem como seu relacionamento com outros produtos similares para compensar efetivamente quaisquer riscos associados.
O papel dos criadores de mercado evoluiu ao longo do tempo devido ao aumento da concorrência e aos avanços tecnológicos. Para manter uma vantagem competitiva, os criadores de mercado agora contam com algoritmos de computador e conexões de bolsas eletrônicas para oferecer continuamente cotações de vários produtos em várias bolsas.
Grandes bancos de investimento como JPMorgan, Morgan Stanley e Goldman Sachs são líderes na criação de mercado, mas têm envolvimento limitado no mercado de criptomoedas devido a regulamentações. No entanto, há rumores de que o Goldman Sachs e o JPMorgan fizeram algumas transações criptográficas privadas e podem aumentar sua presença no mercado em breve.
Os formadores de mercado devem investir continuamente em tecnologia e recursos humanos para se manterem competitivos e manterem mercados financeiros eficientes. A evolução da tecnologia e da concorrência tornaram o trabalho dos criadores de mercado mais complexo.
Os formadores de mercado desempenham um papel crucial no fornecimento de liquidez ao mercado financeiro e na redução do custo de compra ou venda de títulos, estreitando o bid-ask spread.
Com uma compreensão da liquidez e da influência da tecnologia, podemos agora distinguir entre duas formas principais de arbitragem: arbitragem determinística e arbitragem estatística.
a) A Arbitragem Determinística ocorre quando um investidor se aproveita de uma discrepância de preço para comprar e vender um ativo ao mesmo tempo. Essa abordagem visa nivelar as disparidades de preços e manter o valor de mercado justo para o título envolvido. O investidor desempenha um papel na regulação do mercado por meio dessa técnica de arbitragem.
Dados os avanços na tecnologia para negociação de valores mobiliários tradicionais, tornou-se extremamente desafiador para os investidores individuais lucrar com as ineficiências do mercado. Líderes de mercado, como JPMorgan, Morgan Stanley e Goldman Sachs, investem pesadamente em infraestrutura de TI e sistemas de negociação computadorizados para monitorar flutuações de preços em instrumentos financeiros semelhantes. Essas instituições financeiras sofisticadas agem rapidamente em qualquer ineficiência de preços, muitas vezes eliminando oportunidades em questão de segundos. O autor trabalhou anteriormente em uma equipe de quant traders, que estruturaram essas transações usando capital próprio. Os traders casuais enfrentam uma concorrência significativa quando grandes players institucionais, com capital substancial e tecnologia de ponta, dominam o mercado.
O uso da tecnologia na negociação de ações pode proporcionar uma vantagem competitiva, uma tendência que remonta ao início do século 20, quando as ações das ferrovias quentes eram negociadas. Em tempos de volatilidade, traders experientes que tinham acesso a tecnologia de ponta, como telefones particulares e telégrafos, podiam receber informações em tempo real sobre os preços de certas ações ferroviárias na Califórnia e em Nova York, permitindo-lhes executar transações sem riscos e lucrar com a diferença de preço entre as duas bolsas. A integração de capital e tecnologia permitiu que os visionários tirassem proveito das ineficiências do mercado.
A arbitragem no mercado de criptomoedas é semelhante à dos valores mobiliários tradicionais. Antes do final de 2017, havia pouco ou nenhum envolvimento institucional nessa classe de ativos, oferecendo oportunidades para aqueles com conhecimento básico de finanças, Python e análise de dados para potencialmente lucrar por meio do que poderia ser considerado “arbitragem determinística”.
No passado, fiz parte de uma equipe que costumava explorar oportunidades de arbitragem para meu empregador anterior. Também tentei aproveitar essas oportunidades no mercado de criptomoedas formando minha própria equipe. Juntei-me a um ex-analista do Federal Reserve que possui um Ph.D. em Quant e tem forte conhecimento de C++, Python e sua pilha científica. Além disso, recrutei a ajuda de um talentoso codificador Python e C++ da Índia, que me ajudou em vários projetos. Com nossa experiência combinada em diferentes domínios, iniciamos este projeto em Palo Alto enquanto trabalhávamos em um projeto de IA para uma empresa que exigia quants com habilidades de análise de séries temporais.
Para investir nossos fundos de forma eficaz, primeiro avaliamos o mercado e seus riscos associados, reunindo dados em tempo real para cada troca de criptomoeda. Isso envolveu a obtenção de informações de preço e volume tick-by-tick para mais de 100 pares de moedas, bem como uma vasta gama de outros pontos de dados relacionados aos blockchains subjacentes e trocas que negociam as moedas. Todas essas informações foram então armazenadas em um banco de dados NoSQL.
O gráfico à esquerda exibe a interface gráfica do usuário do rastreador de arbitragem e o código de execução que criamos em seus estágios iniciais (janeiro de 2017).
Rotulei uma ocorrência de arbitragem como um “Evento Arb” com base em seu tempo e criei uma tabela com alguns dos dados que coletamos. Nosso estudo revela que, em termos de frequência e magnitude, as oportunidades de arbitragem mais significativas no ano passado ocorreram nos pares BTC-USD/USDT e BTC-ETH.
A tabela mostrada abaixo exibe dados tick-by-tick para o par BTC-USD/USDT em várias bolsas, com média por minuto, cobrindo o período de 22/07/2017 a 23/08/2017.
Para o período de 22/07/2017 a 23/08/2017, nossa análise indica que a duração média de uma oportunidade de arbitragem foi de cerca de 11 minutos, gerando um lucro médio de cerca de 6%. As exchanges Exmo, OKCoin e LakeBTC dominaram com mais de 2/3 de todas as oportunidades de arbitragem durante o período de tempo selecionado.
Mas estávamos curiosos e queríamos determinar o motivo dessas oportunidades. Nossa análise constatou que em mais de 90% das negociações, uma bolsa chinesa estava envolvida como uma das partes na arbitragem.
O que causou essas oportunidades de arbitragem? Eles persistiram ou diminuíram com o tempo?
Em 4 de setembro de 2017, o governo chinês fez um anúncio que proibiu as ofertas iniciais de moedas (ICOs) no país, resultando em uma correção de mercado que durou vários dias. Essa proibição acabou sendo expandida para incluir bolsas e algumas operações de mineração, com algumas operadoras recebendo um prazo de 30 dias para encerrar suas operações.
A proibição do governo chinês de ICOs, bolsas e operações de mineração causou uma diminuição significativa no valor de praticamente todas as criptomoedas. No entanto, também levou a um aumento nas oportunidades de lucro nos mercados de criptomoedas monitorados.
Essa decisão do governo chinês foi motivada pelo alto custo dos subsídios de energia que as mineradoras chinesas estavam aproveitando para operar nas áreas rurais do país. Houve um aumento significativo no consumo de energia nos últimos anos que não teve correlação com a produção industrial, fazendo com que o governo chinês tomasse providências e investigasse o assunto. Como resultado, empresas como a Bitmain (que domina o mercado ASIC para máquinas de mineração) começaram a explorar a realocação para outras regiões, como Ásia, América do Norte e Europa. Isso criou oportunidades de arbitragem porque os mineradores chineses, responsáveis por grande parte da mineração de criptomoedas, tiveram que vender sua produção a preços com desconto nas bolsas chinesas locais, permitindo que os operadores das bolsas chinesas lucrassem com as discrepâncias de preços nas bolsas fora da China.
Então, vamos explicar a “arbitragem estatística”.
b) A arbitragem estatística é uma forma de negociação altamente quantitativa e computacionalmente intensiva que envolve mineração de dados, análise estatística e sistemas de negociação automatizados. Empresas proeminentes de fundos de hedge, como Quantbot Technologies, Bridgewater Associates (com ativos no valor de 150 bilhões de dólares) e 2 Sigma, são líderes nesse campo e investiram pesadamente em tecnologia, contratando os melhores quants de Wall Street e reciclando programadores e cientistas da computação do Vale do Silício que têm pouca ou nenhuma experiência com análise de séries temporais ou domínio financeiro. No entanto, essas empresas têm envolvimento limitado, se houver, no mercado de criptomoedas.
A arbitragem estatística tem suas raízes na estratégia de negociação de pares, onde as ações são emparelhadas com base em suas semelhanças fundamentais ou de mercado. A estratégia envolve comprar a ação de baixo desempenho e vender a de melhor desempenho, com a expectativa de que a ação de baixo desempenho acabe alcançando sua contraparte. O objetivo é encontrar um par de ativos com forte cointegração.
Na arbitragem estatística, a construção de portfólios envolve uma fase de pontuação em que cada ativo no mercado recebe uma pontuação ou classificação numérica que reflete sua conveniência. Esse processo é semelhante ao page rank do Google, com pontuações altas indicando uma posição de “go long” e pontuações baixas indicando uma posição de “go short”.
A construção da carteira na arbitragem estatística inclui uma fase de redução de risco, na qual os ativos são combinados em uma carteira em proporções precisas para eliminar os riscos. No entanto, é importante estar atento a esses riscos, e é aí que os comerciantes casuais de criptomoedas tendem a ficar aquém.
O mecanismo de pontuação usado por lojas quantitativas e fundos de hedge é intrigante e mantido em sigilo. Cada empresa tem sua própria fórmula de pontuação, que é cuidadosamente guardada. O autor também tem sua própria fórmula de pontuação, que eles usaram na negociação e mineração de criptomoedas, bem como em outros ativos, mas com prazos variados.
A arbitragem estatística é uma estratégia de negociação que utiliza métodos estatísticos e econométricos para gerar sinais de negociação. Essa abordagem tornou-se um foco central de fundos de hedge e bancos de investimento, muitos dos quais construíram operações proprietárias em torno da negociação de arbitragem estatística. As especificidades da estratégia e sua aplicação são altamente cautelosas e variam entre as instituições.
Na minha opinião, os comerciantes que afirmam ter lucrado com as oportunidades de arbitragem de criptomoedas não obtiveram verdadeiramente lucros de arbitragem no sentido tradicional.
De acordo com a definição de arbitragem, envolve comprar e vender um ativo simultaneamente. Porém, com o atual processo de verificação de transações em diversos blockchains, a execução não é “quase simultânea”. O melhor cenário é uma janela de risco de 10 a 15 minutos, que no mercado de criptomoedas é muito mais arriscada em comparação com o mercado de ações ao ajustar a volatilidade média.
De acordo com a definição de arbitragem, envolve a compra e venda simultânea de um ativo. No entanto, o tempo que leva para as transações serem verificadas em diferentes blockchains dificulta isso no mercado de criptomoedas. Embora alguns traders tenham obtido algum lucro, eles assumiram vários riscos, como exposição ao risco de mercado, risco de crédito de diferentes bolsas e riscos operacionais. Esses comerciantes podem não estar cientes desses riscos ou como quantificá-los, levando à ilusão de lucros de arbitragem. Na realidade, todos os lucros que eles obtiveram provavelmente foram devidos à sorte e à falta de risco de liquidez trabalhando contra eles. Todo mundo parece bem-sucedido em um mercado em alta.
Para maximizar as chances de obter lucros com as oportunidades de arbitragem no mercado de criptomoedas, é recomendável direcionar pelo menos dois dos três tipos de arbitragem descritos, ou seja, arbitragem determinística, estatística e regulatória.
Nosso código personalizado nos permite analisar os livros de pedidos e contas transacionais de trocas de criptomoedas, fornecendo informações valiosas sobre o mercado. Além disso, leva em consideração vários outros fatores.
- Indicar pontos de entrada e saída de baixo risco,
- Detecte outliers em dados de preço e volume,
- Detectar alta probabilidade de mudanças na volatilidade,
- Crie portfólios ideais de ativos para manter por um determinado período de tempo.
Tudo isso é projetado para superar os benchmarks em uma base ajustada ao risco.
Então, qual é o desempenho de um portfólio criptográfico gerenciado por IA em comparação com, digamos, BTC buy and hold, ou em comparação com uma estratégia de índice passivo, como o fundo Cryptocurrency Index da Bitwise? O gráfico abaixo (você pode encontrar a versão do Tableau aqui), mostra o rendimento de $ 10.000 investidos em cada uma das estratégias.
Se você investisse $ 10.000 em Bitcoin em 1º de janeiro de 2017, teria crescido para aproximadamente $ 69.000 em 5 de abril de 2018. No entanto, se você investisse a mesma quantia no Top 10 Index da Bitwise, teria crescido para cerca de $ 97.000. E, se você investisse em um portfólio gerenciado por IA usando uma abordagem de arbitragem estatística, os mesmos US$ 10.000 teriam aumentado para cerca de US$ 170.000. É importante observar que esses números levam em consideração fatores como derrapagem e custos de transação.
Testemunhei capitalistas de risco financiando startups no setor de fintech com modelos teoricamente sólidos, mas temo que eles não resistam a situações de crise como o colapso do Lehman em 2008 ou a crise do LTCM. Muitos dos modelos de aprendizado de máquina criados por essas startups não respondem adequadamente (ou de forma alguma) por circunstâncias macroeconômicas estressantes e possíveis riscos operacionais. Temo que alguns fundos de hedge entrando no espaço das criptomoedas com capital recém-descoberto também possam deixar de levar esses riscos em consideração.
Para lucrar efetivamente com a arbitragem de criptomoedas, é crucial primeiro avaliar todos os riscos potenciais e realizar testes completos fora da amostra antes de investir qualquer capital. Ter uma compreensão sólida do domínio também ajuda, portanto, se você não tiver experiência profissional em negociação, considere fazer parceria com pessoas que compartilham seus interesses e têm experiência em engenharia financeira em ambientes práticos.
