Análisis y situación actual de las finanzas descentralizadas: un estudio empírico basado en técnicas de machine learning

Abstract

Las Finanzas Descentralizadas han tenido un crecimiento tanto en popularidad como en capitalización de mercado desde principios de 2020 y que prosigue hoy en día. La idea de un sistema financiero que no necesite de organismo central ni de terceras partes involucradas lo hace atractivo para el estudio y la investigación. Por ello, en este trabajo, por un lado, se lleva a cabo un análisis tanto teórico como empírico de las Finanzas Descentralizadas ha tratado de realizar un análisis teórico de los fundamentos y conceptos que entablan las Finanzas Descentralizadas, tratando de plasmar un análisis completo de manera que el lector pueda obtener una idea amplia de lo que comprende este nuevo sistema financiero. Además, sumado al recorrido histórico y fundamental, se ha querido llevar a cabo un análisis empírico utilizando herramientas de Machine Learning y Forecasting, de manera que se pudiese realizar un análisis de sentimiento de la red social Twitter referente a las Finanzas Descentralizadas, así como un pronóstico de la capitalización de mercado de las principales plataformas DeFi para los próximos 4 meses. Para llevar a cabo este análisis empírico ha sido necesaria la utilización de lenguajes de programación como R y Python. Tras realizar dichos análisis, se ha concluido que la red social Twitter muestra sentimientos de respaldo y confianza en las Finanzas Descentralizadas, así como una continuación en la tendencia alcista en la capitalización de mercado de las principales plataformas DeFi.

Decentralized Finance has seen a growth in both popularity and market capitalisation since the early 2020s that continues today. The idea of a financial system that does not need a central body or third parties involved makes it attractive for study and research. Therefore, in this paper, on the one hand, a theoretical and empirical analysis of Decentralized Finance has been carried out, trying to make a theoretical analysis of the fundamentals and concepts that Decentralized Finance entails, trying to give a complete analysis so that the reader can get a broad idea of what this new financial system comprises. Furthermore, in addition to the historical and fundamental overview, an empirical analysis has been carried out using Machine Learning and Forecasting tools, so that an analysis of the sentiment of the social network Twitter regarding Decentralized Finance can be carried out, as well as a forecast of the market capitalisation of the main DeFi platforms for the next 4 months. To carry out this empirical analysis, it was necessary to use programming languages such as R and Python. After carrying out these analyses, it was concluded that the social network Twitter shows feelings of support and confidence in Decentralized Finance, as well as a continuation of the upward trend in the market capitalisation of the main DeFi platforms.