Publication
Trend-following strategies for cryptocurrencies with machine learning
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Tran, Dan | |
| dc.contributor.author | Mamino, Matteo | |
| dc.date.accessioned | 2023-06-28T13:46:29Z | |
| dc.date.available | 2023-06-28T13:46:29Z | |
| dc.date.issued | 2023-02-02 | |
| dc.date.submitted | 2023-01 | |
| dc.description.abstract | Cryptocurrencies could bring big returns, but they also carry high volatility and big crash sizes. I discovered that trendfollowing strategies help investors to mitigate cryptocurrency’s risk. I also tested and confirmed that risk managed momentum strategy is applicable to the cryptocurr ency environment and that machine learning implementation further improves volatility reduction. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Cryptomoedas poderão levar a retornos elevados, contudo também podem estar expostos a maior volatilidade e quedas excessivas do mercado. Eu descobri que estratégias que seguem tendências ajudam investidores a reduzir o risco das cryptomoedas. Também testei e confirmei que estratégias que gerem o risco de momentum podem ser aplicadas a cryptomoedas e que machine learning contribui para reduzir a exposição a volatilidade. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203277538 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/41463 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.title | Trend-following strategies for cryptocurrencies with machine learning | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Finanças | pt_PT |