Influencers, são eles os responsáveis pela volatilidade do Bitcoin?

Jana Lage, Senior Consultant da área de Product Management and Strategy da Mind Source

O Bitcoin, assim como qualquer outra criptomoeda, está sujeito às flutuações no preço. A volatilidade desse mercado pode ser reflexo de vários fatores, tais como, atratividade; aumento do interesse devido à valorização ao longo do tempo; dinâmica entre oferta e procura; cotação da moeda; índice da bolsa de valores; eventos externos (pandemia, guerra, notícias, etc.); medidas dos órgãos regulatórios de prevenção à lavagem de dinheiro e definição de regras tributárias, entre outros.

Desde a criação do Bitcoin, em 2009, diversos testes e comparações já foram feitos em relação ao seu risco e às propriedades estatísticas. A partir de 2017, houve um “boom” pelo aumento do interesse e desenvolvimento de diversas criptomoedas. Comparou-se o Bitcoin a ações e taxas de câmbio.

Uma força (evento externo) que vem crescendo cada vez mais e que devemos ter em conta é o potencial que um influenciador tem neste mercado de criptos. Um “simples” comentário de até 140 caracteres escrito em segundos, pode ter repercussões inimagináveis. Um exemplo conhecido pelos investidores de criptoativos é o Elon Musk, que em março de 2021 ajudou o Bitcoin a alcançar quase 65 mil dólares em um mês após a seguinte publicação no Twitter: “You can now buy a Tesla with Bitcoin” (“Agora já pode comprar um Tesla com Bitcoins”).

Embora não seja todos os dias que Elon Musk publica algo tão influente, outros influenciadores conseguem movimentar o sentimento dos investidores e influenciar as suas decisões. Como cheguei a essa conclusão? Foram meses de pesquisa e de aplicação de técnicas estatísticas que me fizeram concluir que, ao considerar 45 influenciadores deste mercado de criptomoedas é possível prever a volatilidade do Bitcoin, por outras palavras, se é o momento de investir ou não. Para o período histórico analisado no estudo, concluiu-se também que comentários de influencers podem impactar na decisão dos investidores em até três dias.

Para além do que este estudo concluiu, ressalto a importância de entender a teoria por trás de cada técnica aplicada. Testar um modelo de previsão, por exemplo, exige muito mais do que saber escrever código, exige conhecimento da parte teórica para identificar qual a técnica mais adequada para cada situação.

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