Resumo

As inovações tecnológicas relacionadas ao universo criptográfico vêm se acelerando recentemente, com soluções que vieram para revolucionar o mercado financeiro como este era conhecido. Com a crescente popularidade das criptomoedas como ativos de investimento, uma preocupação frequente é compreender quais são os seus drivers de preço. Enquanto isso, a observação das tentativas de manipulação do mercado por alguns influencers no Twitter inquieta os investidores sobre o impacto dessas menções para os preços dos ativos, e se estes são causa ou consequência das movimentações de preços já ocorridas

Diante das inquietações já expostas, levantam-se as seguintes questões de pesquisa: Qual o nível de alinhamento entre os discursos predominantes sobre esses criptoativos em mídias sociais não estruturadas e suas propostas de diferenciação e geração de valor? E como o mercado reage a essas manifestações? Assim, esta pesquisa analisou os discursos contidos nos tweets sobre as principais criptomoedas e tokens do ramo de Finanças Descentralizadas - DeFi e Masternodes e a sua influência no comportamento dos preços e volumes negociados.

Têm sobressaído na literatura em criptomoedas uma discussão do poder preditivo de mídias sociais sobre o preço (Kaplan, Aslan, & Bulbul, 2018; Kraaijeveld & De Smedt, 2020; Naeem, Mbarki, Suleman, Vo, & Shahzad, 2020). Sobre os determinantes dos retornos, uma vertente enfoca o sentimento do investidor (Naeem et al., 2020). Nesse contexto, a Análise de Sentimentos identifica e afere aspectos subjetivos de um texto com tratamentos computacionais (Kaplan et al., 2018). Kraaijeveld and Smedt (2020) encontraram poder preditivo nos sentimentos do Twitter para o Bitcoin, Bitcoin Cash e Litecoin.

A partir da mineração de dados do Twitter, considerando o período de 2019 a 2021, e análise de sentimentos com o pacote Vader do Python, foi realizada uma análise qualitativa com matrizes de coocorrências e redes semânticas por meio do software KHCoder. Também foram aplicados modelos de regressão em painel e testes de causalidade de Granger para examinar a capacidade preditiva dos sentimentos, do volume de tweets e do engajamento por eles obtido sobre os retornos e volumes negociados de cada criptomoeda ou ativo digital.

A análise dos discursos indicou que o grupo de Masternodes mostra-se mais alinhado com a essência dos projetos, enquanto o nicho das DeFi apresentou um discurso mais raso e indiferente aos diferenciais de usabilidade, com algumas características de efeito manada. Os testes de Granger indicam que os sentimentos do Twitter raramente predizem os retornos dos preços ou volumes. Entretanto, os retornos e os volumes de trade ajudam a prever os sentimentos das mensagens, indicando que os sentimentos respondem a movimentação do mercado, em linha com os achados de Kraaijeveld and Smedt (2020).

Foi confirmada a existência de associação entre o comportamento do mercado de criptomoedas com a interação nas mídias sociais e com o sentimento expresso nos tweets. Concluiu-se que o mercado de criptoativos ainda está sujeito à emoção e ao efeito manada, com uma propensão para traduzir o que é consumido na plataforma do Twitter em movimentações no mercado e vice-versa, tendo sido encontrada uma relação bidirecional para alguns ativos.

Kaplan, C., Aslan, C., & Bulbul, A. (2018). Cryptocurrency Word-of-Mouth Analysis viaTwitter. Kraaijeveld, O., & Smedt, J. (2020, March). The predictive power of public Twitter sentiment for forecasting cryptocurrency prices. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 65, 101188. doi: 10.1016/j.intfin.2020.101188 Naeem, M. A., Mbarki, I., Suleman, M. T., Vo, X. V., & Shahzad, S. J. H. (2020, December). Does Twitter Happiness Sentiment predict cryptocurrency? International Review of Finance, irfi.12339. doi: 10.1111/irfi.12339