Evaluating technical analysis indicators as machine-learning features in cryptocurrency trading strategies

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: MACIEL, Matheus Dias
Orientador(a): CUNHA, Daniel Carvalho da
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Machine learning
Algorithmic trading
Technical analysis
Cryptocurrencies
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66725
Resumo: Esta dissertação investiga a eficácia dos indicadores de análise técnica (AT) como variáveis engenheiradas em pipelines de machine learning financeiro para negociação de criptomoedas. Um modelo de regressão XGBoost é empregado para prever os retornos do próximo período no horizonte de candles de um minuto, contrastando estratégias construídas com variáveis de AT em relação àquelas baseadas exclusivamente em dados brutos de mercado (candles e informações agregadas de order book). Para mitigar formas perigosas de viés, adota-se um critério de informação mútua que remove variáveis suspeitas de look-ahead bias, garantindo que os sinais preditivos reflitam dependências genuínas em vez de correlações espúrias com informações futuras. Oconjunto de dados abrange criptomoedas de maior capitalização de mercado, proporci onando uma avaliação robusta em condições voláteis. Os resultados indicam que os indicadores de AT aumentam a acurácia preditiva e melhoram a separação de regimes em certas configu rações quando comparados às variáveis brutas, embora os desfechos variem entre os ativos. Os backtests mostram ainda que estratégias com AT podem gerar alfas positivos antes de custos; contudo, ao se incorporarem taxas de transação e slippage realistas, esses retornos excedentes desaparecem, em consonância com a Hipótese de Mercado Eficiente em sua forma fraca, no horizonte analisado. Conclui-se que, embora os indicadores de AT possam aprimorar o aprendizado do modelo, eles não resultam em lucros persistentes após custos, oferecendo subsídios relevantes para o desenho de estratégias de engenharia de variáveis em negociação de criptoativos. Possibilidades de aprimoramento em estudos futuros também são discutidas
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Para mitigar formas perigosas de viés, adota-se um critério de informação mútua que remove variáveis suspeitas de look-ahead bias, garantindo que os sinais preditivos reflitam dependências genuínas em vez de correlações espúrias com informações futuras. Oconjunto de dados abrange criptomoedas de maior capitalização de mercado, proporci onando uma avaliação robusta em condições voláteis. Os resultados indicam que os indicadores de AT aumentam a acurácia preditiva e melhoram a separação de regimes em certas configu rações quando comparados às variáveis brutas, embora os desfechos variem entre os ativos. Os backtests mostram ainda que estratégias com AT podem gerar alfas positivos antes de custos; contudo, ao se incorporarem taxas de transação e slippage realistas, esses retornos excedentes desaparecem, em consonância com a Hipótese de Mercado Eficiente em sua forma fraca, no horizonte analisado. Conclui-se que, embora os indicadores de AT possam aprimorar o aprendizado do modelo, eles não resultam em lucros persistentes após custos, oferecendo subsídios relevantes para o desenho de estratégias de engenharia de variáveis em negociação de criptoativos. Possibilidades de aprimoramento em estudos futuros também são discutidasThis dissertation investigates the effectiveness of technical analysis (TA) indicators as engineered features in financial machine learning pipelines for cryptocurrency trading. An XG Boost regression model is employed to forecast next-period returns at the one-minute candle horizon, contrasting strategies built on TA-augmented features with those relying exclusively on raw market data (candlestick and aggregated order-book information). To mitigate danger ous forms of bias, a mutual information criterion is introduced to filter out variables suspected of look-ahead bias, ensuring that predictive signals capture genuine dependencies rather than spurious foresight. The dataset for this study comprises high-capitalization cryptocurrencies, providing ro bust evaluation in volatile conditions. Results indicate that TA indicators enhance predictive accuracy and improve regime separation in certain configurations when compared with raw features alone, though outcomes vary across assets. Backtesting further shows that TA-based strategies can generate positive alphas before costs; however, once realistic transaction fees and slippage are incorporated, these excess returns vanish, consistent with the weak-form Ef ficient Market Hypothesis in the examined time frame. The findings suggest that while TA features may improve model learning, they do not yield persistent profits after costs, offering relevant insights for feature-engineering design in crypto trading. Directions for future research are also discussedengUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessMachine learningAlgorithmic tradingTechnical analysisCryptocurrenciesEvaluating technical analysis indicators as machine-learning features in cryptocurrency trading strategiesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Matheus Dias Maciel.pdfDISSERTAÇÃO Matheus Dias Maciel.pdfapplication/pdf4260584https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/66725/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Matheus%20Dias%20Maciel.pdfa20ddeefa42d23de0123e5d20a5e6d95MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82362https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/66725/2/license.txt5e89a1613ddc8510c6576f4b23a78973MD52TEXTDISSERTAÇÃO Matheus Dias Maciel.pdf.txtDISSERTAÇÃO Matheus Dias Maciel.pdf.txtExtracted texttext/plain126698https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/66725/3/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Matheus%20Dias%20Maciel.pdf.txtf61da24971436268ef5bb7a3a19a15b0MD53THUMBNAILDISSERTAÇÃO Matheus Dias Maciel.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Matheus Dias Maciel.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1219https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/66725/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Matheus%20Dias%20Maciel.pdf.jpg35d6e9cf00d87caf1f511a527e84b959MD54123456789/667252025-11-02 16:26:14.608oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212025-11-02T19:26:14Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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