Niveles óptimos de trading para criptomonedas – Simulación Monte Carlo para bitcoin
Fecha
2022
Autores
Agudelo Hoyos, Agustín
Giraldo Peña, Sebastián
Título de la revista
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
This study aims to analyze the use of statistical tools such as Monte Carlo simulation and Geometric Brownian Motion modeling (GBM), to figure out optimal levels, trends, and success probability in the closing prices of the cryptocurrency known as Bitcoin. This study is backed on current literature about the GBM applied on time-series data of Bitcoin daily closing price in an 8-year frame.
In addition to this, a clear context is given on how does Bitcoin and its backing technology Blockchain work. Moreover, a simulation with 10.000 iterations is performed, using a stochastic function of GBM, which is based on historical data of Bitcoin prices from the last 8 years. After this, a forecast is performed to get the bitcoin daily yield and a range of maximum and minimum prices within the next 30 days is done, so the model can retrieve as an output a given likelihood of success.
Descripción
En este estudio prima el propósito de analizar a través de herramientas de uso estadístico, tales como simulación Montecarlo y modelos de Movimiento Browniano Geométrico (MBG), los niveles óptimos, la tendencia y la probabilidad de acierto en precios clave de la criptomoneda Bitcoin. Este trabajo se apoya en la literatura existente sobre el modelo MBG aplicado en series de tiempo al precio de cierre del Bitcoin. Asimismo se describe y se da un contexto acerca del funcionamiento de la criptomoneda Bitcoin y de la tecnología blockchain que la respalda.
Se realiza un modelo de simulación con 10.000 iteraciones utilizando una función estocástica de Movimiento Browniano Geométrico con base en la información histórica de los precios de cierre diarios del Bitcoin de los últimos 8 años. Se estiman los rendimientos promedio del activo y su volatilidad para los 30 días siguientes, y posteriormente se realiza un análisis probabilístico de los niveles de precio que son obtenidos por el modelo luego de ejecutar las simulaciones.