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En un comunicado oficial publicado por YaleNews, un grupo de expertos en el área de finanzas pertenecientes a la universidad, han propuesto un sistema de factores diseñado para predecir de forma más precisa las tendencias de precios relacionados a los principales criptoactivos en el mercado.

Aleh Tsyvinski y Yukun Liu fueron los economistas encargados de llevar a cabo el estudio, uno que pasaría a ser formalmente el primero en esta categoría de análisis económico e integral en lo que respecta a las criptomonedas y la tecnología blockchain.

El trabajo realizado por los miembros del departamento de economía tiene como finalidad proveer una compensación de riesgo y rendimiento de varias criptomonedas como Bitcoin, Ethereum y Ripple, de acuerdo a lo reflejado en sus datos de historial de rendimiento. Además, el informe incluye un análisis extenso de Bitcoin en el periodo comprendido desde año 2011 al presente 2018, y en el caso de Ethereum y Ripple desde el 2012 al 2015.

Tsyvinski y Liu destacan el hallazgo de que las criptomonedas no cuentan con exposición a los mercados bursátiles y de igual forma a los retornos de monedas y productos básicos, así como también a los referidos factores económicos, por el contrario, estos aseguran que el retorno de los criptoactivos puede obtenerse por medio de factores propios de su mercado.

Uno de los factores a los que hacen referencia los economistas, se trata del fuerte efecto de impulso temporal o “efecto momentum”, explicando en este sentido, que si el precio de Bitcoin tiene movimientos a la alza durante un periodo de tiempo, es factible que este siga en aumento por ocasión a una mayor demanda en el mercado.

Por otra parte, los investigadores también mencionaron la “atención de los inversionistas” como efecto clave para la predicción de los precios, relacionándolo directamente con las consultas realizadas mediante algunas redes sociales y otras herramientas en internet sobre el movimiento de los activos.

Finalmente, Tsyvinski indica que también existe la posibilidad de que sus patrones estadísticos se modifiquen totalmente más adelante, considerando otras situaciones impredecibles como regulaciones, hackeos y demás acciones beneficiosas o perjudiciales que influyan en el mercado.