Glosario de criptografía pdf
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Acrónimos criptográficos
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Palabras clave de la cadena de bloques
La novedad, el rápido ritmo de crecimiento y la gran volatilidad de las criptodivisas han provocado una gran incertidumbre sin que haya consenso sobre si las criptodivisas son un medio de intercambio o una inversión especulativa. Esta incertidumbre plantea la cuestión de qué es lo que realmente impulsa la evolución del precio de las criptodivisas. Además, la gran volatilidad cuestiona si la rentabilidad ajustada al riesgo de las criptodivisas ha sido superior a la del mercado. En este trabajo se responde a la primera pregunta analizando tres categorías de variables: macrofinancieras, oferta-demanda y atención, y sus efectos en el mercado de criptodivisas. Los resultados implican que el tamaño del mercado de criptodivisas, el volumen de operaciones, los artículos de noticias y las opiniones sobre Wikipedia tienen efectos significativos en la evolución de los precios, mientras que los factores macroeconómicos no los tienen. La segunda cuestión se analiza a través de la medida M^2, que sugiere que los inversores han sido bien compensados por el riesgo al invertir en criptodivisas.
Jerga criptográfica
Este estudio examina la capacidad de predicción de tres importantes criptomonedas -Bitcoin, Ethereum y Litecoin- y la rentabilidad de las estrategias de negociación ideadas a partir de técnicas de aprendizaje automático (por ejemplo, modelos lineales, bosques aleatorios y máquinas de vectores de apoyo). Los modelos se validan en un periodo caracterizado por una agitación sin precedentes y se prueban en un periodo de mercados bajistas, lo que permite evaluar si las predicciones son buenas incluso cuando la dirección del mercado cambia entre los periodos de validación y prueba. Los métodos de clasificación y regresión utilizan atributos de la actividad comercial y de la red para el período comprendido entre el 15 de agosto de 2015 y el 03 de marzo de 2019, y la muestra de prueba comienza el 13 de abril de 2018. Para el período de prueba, cinco de los 18 modelos individuales tienen tasas de éxito inferiores al 50%. Las estrategias de trading se construyen a partir de un ensamble de modelos. El conjunto que asume que cinco modelos producen señales idénticas (Ensemble 5) logra el mejor rendimiento para ethereum y litecoin, con ratios de Sharpe anualizados del 80,17% y 91,35% y rendimientos anualizados (después de los costes proporcionales de negociación de ida y vuelta del 0,5%) del 9,62% y 5,73%, respectivamente. Estos resultados positivos respaldan la afirmación de que el aprendizaje automático proporciona técnicas sólidas para explorar la previsibilidad de las criptomonedas y para idear estrategias de negociación rentables en estos mercados, incluso en condiciones de mercado adversas.