Uma prévia de Heimdall
Um novo produto para análise fundamentalista de criptomoedas, utilizando algoritmos de análise e mineração de dados.
Dando sequência ao último artigo que trouxemos, sobre análise fundamentalista através do cruzamentos e análise de três fontes: redes sociais, exchanges e blockchain; estaremos aqui introduzindo a nossa solução, um produto orientado ao fornecimento de dados para auxílio de tomada de decisões no mercado de criptmoedas.
Discutiremos abaixo quais fontes de dados estamos interessados em minerar e fornecer a traders, e porquê esses dados são relevantes.
Redes Sociais
É muito comum que todo indivíduo ativo no mercado de criptomoedas esteja conectado a alguma rede social em que possa trocar informações com outros indivíduos. Acreditamos que ao monitorarmos a atividade desses usuários e criarmos métricas para o sentimento e interesse de comunidades, através da detecção de padrões e correlações com o preço, possamos tirar insights de quando o mercado se encontra em momentos de grande tensão, podendo indicar uma nova grande bull run ou, quem sabe, o cenário contrário, o início de um possível crash nos preços.
Na tentativa de encontrarmos uma amostra representativa, mineramos dados de alguma redes sociais distintas.
Reddit:
Encontramos no subreddit r/bitcoin uma rede social moderada com filtragem de postagens (spam e ads) com mais de 1 milhão de usuários subscritos. Os usuários podem votar positiva ou negativamente nas postagens, fazendo com que apareçam de uma forma mais ou menos destacada. O reddit é uma excelente fonte de notícias e discussão, e por ser moderada costuma apresentar dados sem ruídos. Através do acesso a API fornecida pelo reddit e técnicas de análise de dados podemos criar métricas como: taxa de postagens, engajamento com as postagens, relevância geral do subreddit. Através de algoritmos de processamento de linguagem natural também é possível a leitura das postagens a fim de interpretar o sentimento. Pode-se também criar um algoritmo que identifique usuários engajados e relevantes para receber alertas de quando esses postam algo novo.
O Twitter é uma rede social amplamente aberta e utilizada, conta com grande volume de dados: com centenas de milhares de tweets relacionados ao Bitcoin todos os dias. É possível receber todos esses tweets a processá-los para a identificação de usuários cuja atividade tem alta correlação com grandes movimentações de preço e assim criar uma lista de usuários com grande influência sobre o preço do bitcoin. Apenas o monitoramento manual dessa lista já traz grande valor como fonte de informação, porém podemos ir além e analisar os dados de uma forma mais panorâmica utilizando modelos estatísticos. Também é possível a utilização de algoritmos de processamento de linguagem natural para a checagem de sentimento.
Bitcointalk
O Bitcointalk é um fórum tradicionalista do Bitcoin que o acompanha desde seu surgimento, ele tem uma quantidade de usuários mais reduzida, porém mais próximos das raízes do Bitcoin. Ele costuma ser bastante utilizado para anúncios de novas moedas e ICO’s. Através de técnicas de scraping é possível minerar desde dados mais gerais, como algumas estatísticas: quantidade de posts novos, usuários online, novos membros, atividade relativa por país. Como também é possível desenvolver ferramentas que monitorem o surgimento de novas criptomoedas que estejam bastante movimentadas.
Trollbox Bitmex
O trollbox é um chat disponibilizado para dos traders da plataforma Bitmex. A ferramenta permite que usuários se comuniquem no momento que estão operando, com a possibilidade de compartilhar suas posições e ordens. É possível processar todas as mensagens e checar desde o sentimento, até criar um acumulado de ordens abertas compartilhadas por usuários e também um indicador que filtre usuários que tenham sucesso nas operações compartilhadas.
Notícias
Através do Google é possível monitorar dezenas de portais de notícias relacionados ao Bitcoin, facilitando o acesso a informações relevantes. Podemos criar um algoritmo de score para relevância das notícias e envio de e-mail e alertas para notícias relevantes.
Exchanges
Indiferente de onde venha a informação, indiferente de quem queira agir, o preço do bitcoin costuma ser decido em um lugar: no orderbook das corretoras. Monitorar métricas de tape reading como a densidade e a agressão ao orderbook em diversas corretoras, e cruzar essas informações com dados de outras fontes nos permite verificar se a informação está se tornando em ação. Também é possível checar estatísticas de alavancagem do mercado para a criação de um indicador de fragilidade econômica, dada e possibilidade de um efeito dominó de margin calls.
Blockchain
Todas as transações na blockchain do Bitcoin são transparentes e rasteáveis, e a através da implementação dos dados da blockchain em um grafo Neo4j podemos criar algoritmos eficientes para o monitoramento e rastreamento de grandes quantias. É possível listar todas as carteiras de baleias e perceber quando elas estão acumulando mais bitcoin ou enviando para outras carteiras. Também é possível rastrear bitcoins recém minerados para checar se esses estão se encaminhando para corretoras — e potencialmente sendo vendidos. E falando em corretoras, no geral essas trabalham com um sistema de hot e cold wallet, que são formadas por um conjunto de endereços. A cold wallet é uma carteira segura que raramente realiza transações, apenas quando necessário. Já a hot wallet é um conjunto de (milhares de) endereços com pequenas quantidades de bitcoin que podem participar de todos os saques e depósitos envolvendo a corretora. O conhecimento da hot wallet de uma determinada corretora não é público, até porque a quantidade de endereços cresce a todo instante. Entretanto, através de algumas heurísticas e do uso otimizado do nosso grafo da blockchain é possível mapear a hot wallet de uma corretora. O acesso a essa informação é extremamente valorosa pois permite o acesso imediato a informação de depósitos e saques da corretora, ou seja, é possível tirar estatísticas de fluxo de dinheiro na corretora, checar se o interesse do mercado está em enviar bitcoins para a corretora (e vender) ou sacar (e hodlar). Ainda mais, é possível a implementação de alertas para depósitos de grandes quantias na expectativa de prever grandes quedas antes que elas aconteçam.
O que podemos entregar
Podemos então criar API’s próprias que forneçam todos esses dados minerados para alguns algoritmos mais elaborados, e as possibilidades aqui são várias.
É possível a criação de dashboards visuais com apresentação direta e simplificada dos dados relevantes, para que assim traders consigam um acesso prático dos dados e assim possam tirar insights de mercado. Num exemplo imaginário, um trader poderia receber um alerta de um grande depósito em alguma corretora (que provavelmente ainda não foi confirmado pela corretora), indicando uma possível grande venda, e uma consequente queda no preço. O trader então, através do dashboard, poderia checar outros indícios para reduzir os riscos de uma possível operação de venda. Em primeira instância ele poderia checar as estatísticas da corretora que recebeu o depósito (e de outras, já que devido a arbitragem as corretoras estão conectadas). Ele poderia checar se o orderbook apresenta liquidez suficiente para absorver a possível venda, poderia consultar se há uma grande volume de posições alavancadas em compra, indicando grande risco de flash crash devido a margin calls. Por parte das mídias sociais ele também poderia tirar insights a respeito se esse é um caso isolado de um indivíduo tomando um decisão por si, ou se é um indício de uma nova tendência. Através do acesso facilitado as notícias do Google e Reddit ele poderia checar se houve algum grande acontecimento. No Twitter e trollbox da Bitmex, comparando o momento presente com o passado ele poderia checar volume e positividade das mensagens, tentando perceber para qual lado o sentimento do mercado está apontado, na expectativa de entender se o mercado entrará em um tendência de baixa depois da venda, devido ao já existente sentimento negativo, ou se, devido a um grande otimismo do mercado, se o preço cair ele logo virá a se recuperar, devido a positividade dos indivíduos com relação ao preço futuro. E assim nosso exemplo se torna bastante extenso, mas longe de serem as única possibilidade para nosso trader, ele ainda poderia checar muitos outros parâmetros antes de tomar sua decisão.
E fica aqui um desafio: poderíamos fornecer nossos dados a algum algoritmo de trading que aja de maneira automatizada, através da determinação de alguns thresholds e algoritmos de tomadas de decisão, evitando assim todo o tempo de ação entre a análise dos dados e a execução de ordens.
Esteja você interessado num dashboard visual — para uso próprio ou para integrar na sua plataforma, ou tenha pretensões de desenvolver um bot que use nossos dados, entre em contato conosco! Nossa proposta é simples: nós vendemos os dados, você compra o risco e fica com todo o retorno para você.
E-mail para contato: heimdall.project@getmore.com.br
