Niveles óptimos de trading para criptomonedas – Simulación Monte Carlo para bitcoin

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dc.contributor.advisorVásquez Jiménez, José Juliánspa
dc.contributor.authorAgudelo Hoyos, Agustín
dc.contributor.authorGiraldo Peña, Sebastián
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Administración Financieraspa
dc.creator.emailaagude29@eafit.edu.cospa
dc.creator.emailsgiral24@eafit.edu.cospa
dc.date.accessioned2023-03-10T20:19:49Z
dc.date.available2023-03-10T20:19:49Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionEn 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.spa
dc.description.abstractThis 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.spa
dc.formatapplication/pdfeng
dc.identifier.ddc332.642 A282
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/32219
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Finanzas, Economía y Gobierno. Departamento de Finanzasspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectSimulación Monte Carlo (MC)spa
dc.subjectMovimiento Browniano Geométrico (MBG)spa
dc.subject.keywordBitcoinspa
dc.subject.keywordMonte Carlo simulation (MC)spa
dc.subject.keywordGeometric Brownian Motion (GBM)spa
dc.subject.keywordBlockchainspa
dc.subject.keywordTradingspa
dc.subject.lembACCIONES (BOLSA)spa
dc.subject.lembTÍTULOS VALORESspa
dc.subject.lembFINANZAS - ADMINISTRACIÓNspa
dc.subject.lembINVERSIONESspa
dc.titleNiveles óptimos de trading para criptomonedas – Simulación Monte Carlo para bitcoinspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaMonografíaspa

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