Criptomoedas como Ativo de Investimento: Riscos e Oportunidades para o Investidor Brasileiro

Marcelo Augusto de Jesus; Marco Antonio Alves de Souza Junior

DOI: 10.22167/2675-6528-202603230

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A crescente inserção das criptomoedas no mercado financeiro e as incertezas sobre seu papel em carteiras de investimento motivaram este estudo. Analisou-se as criptoativos, com foco em Bitcoin e Ethereum, como ativos de investimento, avaliando seus impactos no risco e retorno de carteiras compostas por ativos tradicionais para o investidor brasileiro. A metodologia baseou-se na Teoria Moderna de Portfólios, simulando carteiras com diferentes níveis de alocação em criptoativos (0%, 5%, 10% e 20%) utilizando dados diários de janeiro de 2018 a dezembro de 2024. Calcularam-se métricas de desempenho, como retorno médio anualizado, volatilidade e índice de Sharpe, além de medidas de risco, incluindo Value at Risk e Conditional Value at Risk, e realizou-se uma avaliação dinâmica por janelas móveis de 252 dias úteis. Os resultados indicaram que a inclusão de criptoativos contribuiu para a melhoria da relação risco-retorno das carteiras. Verificou-se, contudo, que o ganho em desempenho ajustado ao risco foi acompanhado por elevação desproporcional da volatilidade e da exposição a perdas extremas, configurando um trade-off entre eficiência e risco absoluto. Níveis moderados de alocação (5% a 10%) mostraram-se mais compatíveis com o perfil do investidor brasileiro. As evidências sugeriram que os criptoativos podem ser utilizados como instrumento de diversificação em carteiras de investimento, desde que sua alocação seja realizada de forma criteriosa e compatível com o perfil de risco do investidor.

Palavras-chave: Alocação de ativos; Ativos digitais; Diversificação de portfólio; Índice de Sharpe; Teoria moderna de portfólios.

1. Introdução

O ambiente financeiro global tem experimentado transformações significativas, impulsionadas pela digitalização de ativos e pela expansão das alternativas de investimento disponíveis aos agentes econômicos. Nesse cenário, as criptomoedas surgiram como uma nova classe de ativos, caracterizadas por elevada volatilidade, descentralização e um potencial de retorno diferenciado. Desde a criação do Bitcoin em 2008, observou-se uma expansão notável do mercado de ativos digitais, com o surgimento de outras criptomoedas, como o Ethereum, que ampliaram as possibilidades de aplicação da tecnologia blockchain ao incorporar funcionalidades como contratos inteligentes e aplicações descentralizadas (Nakamoto, 2008; Tapscott e Tapscott, 2016).

A inclusão de novos ativos em carteiras de investimento fundamenta-se nos princípios da diversificação e na Teoria Moderna de Portfólios. Essa teoria, estabelecida por Markowitz (1952), postula que a combinação de ativos com distintas características de risco e retorno pode aprimorar o desempenho ajustado ao risco das carteiras. Ativos com baixa correlação em relação aos mercados tradicionais tendem a contribuir para a expansão da fronteira eficiente, permitindo melhores combinações entre risco e retorno.

Estudos posteriores indicaram que ativos alternativos, incluindo criptomoedas, podem desempenhar um papel relevante na diversificação de portfólios, embora estejam associados a maior incerteza e variabilidade de retornos (Baur, Hong e Lee, 2018; Corbet, Lucey e Yarovaya, 2019). Contudo, a literatura apresenta evidências heterogêneas quanto à eficiência das criptomoedas como ativos de investimento. Parte dos trabalhos sugere que esses ativos podem melhorar a relação risco-retorno das carteiras devido à sua baixa correlação com ativos tradicionais, enquanto outros ressaltam sua elevada volatilidade, comportamento assimétrico e exposição a riscos extremos (Brière, Oosterlinck e Szafarz, 2015; Dyhrberg, 2016). Maia e Gatsios (2023) analisaram o impacto da inclusão do Bitcoin em carteiras diversificadas, evidenciando melhorias na relação risco-retorno e expansão da fronteira eficiente, mas acompanhadas por maior volatilidade.

No Brasil, o mercado de criptomoedas tem crescido em paralelo à maior participação de investidores pessoa física no mercado de capitais, que buscam alternativas de maior rentabilidade e diversificação. A Lei nº 14.478, de 21 de dezembro de 2022 (Brasil, 2022), representou um marco regulatório importante ao estabelecer diretrizes para a prestação de serviços com ativos virtuais, contribuindo para a segurança jurídica e a institucionalização do setor. Além disso, evidências empíricas apontam para mudanças no comportamento do investidor brasileiro, com maior propensão ao risco e maior adoção de estratégias de diversificação, embora persistam limitações relacionadas ao conhecimento financeiro e vieses comportamentais (CVM, 2023; 2024; ANBIMA, 2023; 2024).

Nesse contexto, observa-se uma lacuna na literatura quanto à análise do papel das criptomoedas em portfólios de investimento no contexto do investidor brasileiro, especialmente no que se refere à inclusão de ativos além do Bitcoin. Essa limitação restringiu uma compreensão mais abrangente dessa classe de ativos, ao não considerar outras criptomoedas com características distintas.

A relevância deste estudo reside na integração de abordagens quantitativas e qualitativas para fornecer uma análise mais completa dos riscos e oportunidades associados às criptomoedas, contribuindo para a tomada de decisão em um ambiente financeiro cada vez mais dinâmico e complexo. Diante desse cenário, este estudo tem como objetivo analisar as criptomoedas como ativos de investimento, com foco no Bitcoin e no Ethereum, avaliando seus impactos sobre o risco e o retorno de carteiras compostas por ativos tradicionais no contexto do investidor brasileiro.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa de natureza aplicada, com abordagem metodológica mista e caráter descritivo-analítico. A etapa quantitativa fundamentou-se na Teoria Moderna de Portfólios, proposta por Markowitz (1952), que estabelece a relação entre risco, retorno e correlação entre ativos na construção de carteiras eficientes. Esse arcabouço teórico guiou a otimização da alocação de ativos, buscando maximizar o retorno esperado para um dado risco ou minimizar o risco para um retorno específico, considerando ganhos de diversificação.

Para a análise, foram selecionados cinco ativos representativos: Ibovespa, Ouro, Dólar americano (USD/BRL), Bitcoin (BTC) e Ethereum (ETH). A escolha baseou-se em sua relevância, liquidez e capacidade de representar distintos perfis de risco. Dados históricos de preços diários foram coletados para o período de janeiro de 2018 a dezembro de 2024. As séries dos ativos tradicionais foram obtidas da plataforma Yahoo Finance, enquanto os dados dos criptoativos foram coletados na plataforma CoinMarketCap.

O tratamento e a análise dos dados foram realizados em ambiente Python (versão 3.13), utilizando as bibliotecas pandas e numpy para manipulação de séries temporais, matplotlib para visualização, yfinance para extração de dados financeiros e scipy para suporte a rotinas de análise numérica e simulação de carteiras. A partir dos preços diários, calcularam-se os retornos logarítmicos dos ativos em base diária, conforme a formulação Rt = ln(Pt / Pt-1), amplamente utilizada em finanças (Hull, 2018). Com base neles, calcularam-se estatísticas descritivas (média, desvio-padrão, assimetria e curtose), além das matrizes de correlação e covariância.

A construção das carteiras realizou-se por simulação de cenários de alocação, definindo combinações de pesos entre os ativos. Quatro níveis de exposição a criptoativos foram estabelecidos: 0%, 5%, 10% e 20% da carteira total, com a parcela de criptoativos dividida igualmente entre Bitcoin e Ethereum. A parcela restante da carteira, nos cenários com criptoativos, foi alocada entre os ativos tradicionais com uma estrutura fixa: 50% em Ibovespa, 25% em Ouro e 25% em Dólar. As fronteiras eficientes foram construídas a partir dessas combinações simuladas.

As carteiras foram avaliadas com base no retorno médio anualizado, na volatilidade anualizada e no índice de Sharpe. O retorno médio anualizado e a volatilidade foram obtidos pela anualização dos retornos e desvio-padrão diários. O índice de Sharpe foi calculado como S = (Rp – Rf) / σp, onde Rp é o retorno médio anualizado da carteira, Rf é a taxa livre de risco anual (Selic média anual de aproximadamente 13%, conforme BCB, 2023) e σp é a volatilidade anualizada da carteira (Sharpe, 1966).

Para a análise de risco, consideraram-se medidas adicionais como Value at Risk (VaR) e Conditional Value at Risk (CVaR), visando avaliar a exposição das carteiras a perdas extremas. Ambas as medidas foram calculadas pelo método histórico, com base nos percentis empíricos da distribuição de retornos observada, nos níveis de confiança de 95% e 99%. Essa abordagem não paramétrica foi escolhida devido ao afastamento dos retornos do pressuposto de normalidade. Cenários de estresse de mercado, como COVID-19 (2020), valorização de criptomoedas (2021) e aperto monetário (2022), também foram analisados.

A análise dinâmica foi conduzida por meio de janelas móveis de 252 dias úteis, com atualização mensal, a partir dos retornos diários. Essa abordagem permitiu a avaliação temporal do desempenho ajustado ao risco das carteiras. Para robustez estatística, aplicou-se a reamostragem bootstrap ao índice de Sharpe, analisando a estabilidade das estimativas.

A etapa qualitativa foi realizada por meio de análise documental de relatórios institucionais, como o Raio X do Investidor Brasileiro (ANBIMA, 2023; 2024), relatórios da Comissão de Valores Mobiliários (CVM, 2023; 2024) e publicações do Banco Central do Brasil (BCB, 2023). Esses documentos foram utilizados para interpretar os resultados quantitativos à luz do comportamento do investidor brasileiro e do contexto regulatório nacional. O código completo das análises quantitativas, `codigo_tcc_analise_criptomoedas.py`, encontra-se disponível para acesso e execução em endereço eletrônico específico.

3. Resultados e Discussão

A análise dos resultados revelou que a inclusão de criptoativos, especificamente Bitcoin e Ethereum, em carteiras de investimento tradicionais impactou significativamente o perfil de risco e retorno para o investidor brasileiro. Inicialmente, a caracterização estatística dos ativos no período de janeiro de 2018 a dezembro de 2024 demonstrou que Bitcoin e Ethereum apresentaram retornos médios diários superiores aos ativos tradicionais, como Ibovespa, Ouro e Dólar. Contudo, essa rentabilidade mais elevada foi acompanhada por uma volatilidade substancialmente maior, indicando uma dispersão considerável dos retornos em torno da média para os ativos digitais.

As estatísticas descritivas dos retornos logarítmicos diários evidenciaram que os criptoativos exibiram assimetria negativa, com -0,73 para o Bitcoin e -0,59 para o Ethereum, o que sugere uma maior concentração de movimentos extremos no lado das perdas. Adicionalmente, os valores de curtose para Bitcoin (10,49) e Ethereum (10,16) foram significativamente superiores ao parâmetro de referência da distribuição normal (igual a três), indicando a presença de caudas pesadas e uma maior frequência de eventos extremos. O Ibovespa também apresentou uma curtose elevada (23,17), reflexo dos choques de mercado, como a crise da COVID-19 em 2020. Essa não normalidade dos retornos justificou a adoção de medidas de risco não paramétricas, como o Value at Risk (VaR) e o Conditional Value at Risk (CVaR), para uma avaliação mais precisa da exposição a perdas extremas.

A análise de correlação entre os ativos revelou que Bitcoin e Ethereum apresentaram uma correlação positiva elevada entre si, enquanto sua correlação com os ativos tradicionais foi relativamente baixa. Por exemplo, a correlação entre Bitcoin e Ibovespa foi de 0,2321, e entre Ethereum e Ibovespa foi de 0,2302. Essa baixa correlação com ativos como Ibovespa, Ouro e Dólar sugeriu um potencial de diversificação para as carteiras, uma vez que a inclusão de ativos com baixa correlação tende a reduzir o risco total do portfólio, conforme os princípios da Teoria Moderna de Portfólios (Markowitz, 1952). A alta interdependência entre Bitcoin e Ethereum (0,8248) justificou o tratamento conjunto desses ativos na composição da parcela de criptoativos das carteiras simuladas.

Ao avaliar o desempenho dos ativos individualmente, verificou-se que os criptoativos apresentaram os maiores retornos anualizados, com 42,70% para o Bitcoin e 32,93% para o Ethereum. No entanto, esses retornos foram acompanhados por volatilidades anuais substancialmente superiores, de 71,22% e 90,81%, respectivamente, em contraste com a volatilidade do Ibovespa de 24,56%. Em termos de desempenho ajustado ao risco, o Bitcoin registrou o maior índice de Sharpe (0,42) entre todos os ativos, enquanto o Ouro (0,36) também se destacou. Ibovespa e Dólar apresentaram índices de Sharpe negativos (-0,26 e -0,21, respectivamente), indicando retornos inferiores à taxa livre de risco adotada de aproximadamente 13% ao ano.

A simulação de carteiras com diferentes níveis de exposição a criptoativos (0%, 5%, 10% e 20%) demonstrou que a inclusão desses ativos impactou o desempenho de forma consistente. Observou-se uma elevação monotônica tanto do retorno anualizado quanto da volatilidade e do índice de Sharpe à medida que a alocação em criptoativos aumentava. A carteira sem criptoativos (0%) apresentou retorno de 10,73% e volatilidade de 15,64%, com um índice de Sharpe de -0,15. Em contraste, a carteira com 20% de alocação em criptoativos alcançou retorno de 15,67% e volatilidade de 23,05%, com um índice de Sharpe de 0,12.

As carteiras com 0% e 5% de exposição a criptoativos apresentaram índices de Sharpe negativos, o que indicou que seus retornos foram inferiores à taxa livre de risco de 13% ao ano, refletindo o elevado patamar da taxa Selic média anual no período analisado. Esse cenário exigiu um retorno mínimo mais alto para que o desempenho ajustado ao risco fosse positivo. A Carteira 3, com 10% de alocação em criptoativos, obteve um índice de Sharpe de 0,01, enquanto a Carteira 4, com 20%, alcançou 0,12, o maior entre os cenários, mas com uma volatilidade anualizada de 23,05%.

A análise da fronteira eficiente evidenciou um deslocamento positivo com a inclusão de criptoativos. Para determinados níveis de volatilidade, as carteiras com exposição a criptoativos apresentaram retornos superiores em comparação às carteiras compostas exclusivamente por ativos tradicionais. Esse achado está alinhado com estudos anteriores, como o de Maia e Gatsios (2023), que também identificaram ganhos de eficiência na diversificação de portfólios com a inclusão do Bitcoin. Contudo, o ganho marginal em desempenho ajustado ao risco não se distribuiu de forma uniforme, sendo acompanhado por um aumento desproporcional da volatilidade e da exposição a perdas extremas em alocações mais elevadas.

A análise dinâmica, realizada por meio de janelas móveis de 252 dias úteis, revelou que o desempenho ajustado ao risco das carteiras variou ao longo do tempo, influenciado pelas condições de mercado. Em períodos de valorização dos criptoativos, como em 2021, as carteiras com maior exposição apresentaram índices de Sharpe superiores, indicando um melhor desempenho ajustado ao risco. Por outro lado, em momentos de instabilidade, como durante a crise da COVID-19 em 2020 e o período de aperto monetário em 2022, essas carteiras exibiram maior deterioração do índice de Sharpe, evidenciando uma sensibilidade acentuada a condições adversas de mercado.

A evolução do valor acumulado das carteiras, com base inicial de 100, demonstrou que as carteiras com maior exposição a criptoativos apresentaram o maior crescimento acumulado ao longo do período analisado, com a carteira de 20% de alocação atingindo os maiores níveis de valor. No entanto, essa trajetória não foi linear, sendo marcada por períodos de maior instabilidade e quedas acentuadas em momentos de crise, seguidas por recuperações intensas. Isso reforça a maior sensibilidade desses portfólios às condições de mercado e a natureza não constante dos benefícios de diversificação, que dependem do regime de mercado.

A aplicação da técnica de reamostragem bootstrap ao índice de Sharpe confirmou a robustez dos ganhos observados nas carteiras com exposição moderada a criptoativos. Essa validação estatística sugere que os resultados para alocações entre 5% e 10% são consistentes sob diferentes amostras, o que reforça a confiabilidade das evidências empíricas. A análise qualitativa, baseada em relatórios da CVM (2023; 2024) e ANBIMA (2023; 2024), complementou esses achados ao indicar que o investidor brasileiro, embora com crescente propensão ao risco, ainda possui limitações em educação financeira e vieses comportamentais, como o efeito manada e o excesso de confiança, que podem amplificar a sensibilidade das carteiras à volatilidade.

A análise de risco, utilizando VaR e CVaR nos níveis de confiança de 95% e 99%, indicou que a inclusão de criptoativos aumentou a exposição a perdas extremas. Por exemplo, o VaR 95% passou de -1,39% para a carteira sem criptoativos para -2,14% na carteira com 20% de alocação, e o CVaR 99% aumentou de -3,82% para -5,76% nos mesmos cenários. Esse comportamento evidencia que, embora os criptoativos possam oferecer ganhos de diversificação, sua elevada volatilidade amplia o risco de perdas em cenários adversos, o que está alinhado com a literatura que aponta a maior volatilidade desses ativos (Brière, Oosterlinck e Szafarz, 2015; Dyhrberg, 2016).

A avaliação em cenários de estresse de mercado reforçou essa observação. Durante a crise da COVID-19 em 2020, todas as carteiras registraram perdas acumuladas, com a carteira de 20% de criptoativos apresentando a maior perda (-17,74%) em comparação com a carteira sem criptoativos (-12,66%). No período de alta dos criptoativos em 2021, a carteira com 20% de alocação obteve um ganho acumulado de 24,32%, enquanto a carteira sem criptoativos registrou -5,68%. Já no cenário de aperto monetário global em 2022, a carteira com 20% de criptoativos sofreu uma perda de -21,70%, contra -1,45% da carteira sem criptoativos. Esses resultados confirmam que os benefícios da diversificação com criptoativos não são constantes, sendo condicionados ao regime de mercado e às características específicas de cada período analisado.

Em síntese, os resultados demonstraram que a inclusão de Bitcoin e Ethereum em carteiras de investimento tradicionais para o investidor brasileiro pode melhorar a relação risco-retorno, expandindo a fronteira eficiente. Contudo, esse ganho de eficiência é acompanhado por um aumento desproporcional da volatilidade e da exposição a perdas extremas, configurando um trade-off entre o desempenho ajustado ao risco e o risco absoluto. Níveis moderados de alocação, entre 5% e 10%, mostraram-se mais compatíveis com o perfil do investidor brasileiro, permitindo a captura de parte dos benefícios de diversificação sem ampliar excessivamente a exposição a eventos extremos, sendo crucial uma alocação criteriosa e compatível com o perfil de risco individual.

4. Conclusão

Este estudo analisou as criptomoedas, com foco em Bitcoin e Ethereum, como ativos de investimento, avaliando seus impactos sobre o risco e o retorno de carteiras compostas por ativos tradicionais no contexto do investidor brasileiro. Verificou-se que a inclusão desses ativos digitais contribuiu para a melhoria da relação risco-retorno das carteiras, evidenciada pelo deslocamento positivo da fronteira eficiente. Os criptoativos apresentaram retornos médios superiores aos ativos tradicionais, embora acompanhados por volatilidade substancialmente maior e assimetria negativa, indicando maior concentração de perdas extremas. A baixa correlação entre criptoativos e ativos tradicionais, como Ibovespa, Ouro e Dólar, sugeriu um potencial de diversificação. Contudo, observou-se que o ganho em desempenho ajustado ao risco foi acompanhado por uma elevação desproporcional da volatilidade e da exposição a perdas extremas, conforme indicado pelas métricas de Value at Risk e Conditional Value at Risk. A análise dinâmica por janelas móveis revelou que os benefícios de diversificação não foram constantes, sendo influenciados pelas condições de mercado, com maior sensibilidade a choques em períodos de instabilidade. Níveis moderados de alocação, entre 5% e 10%, mostraram-se mais compatíveis com o perfil do investidor brasileiro, permitindo a captura de parte dos benefícios sem ampliar excessivamente o risco absoluto.

A principal contribuição deste estudo reside na análise abrangente do papel do Bitcoin e do Ethereum em portfólios de investimento para o investidor brasileiro, integrando abordagens quantitativas e qualitativas. A pesquisa ampliou a compreensão sobre a dinâmica desses ativos, considerando um período recente e incorporando métricas de risco de cauda e validação por bootstrap, o que oferece subsídios para a tomada de decisão em um ambiente financeiro complexo. Como limitações, destacou-se a sensibilidade dos resultados ao período analisado e a eventos específicos de mercado, além da definição de pesos fixos para os ativos tradicionais, que restringiu a exploração de estratégias de otimização mais amplas. Para estudos futuros, sugere-se a ampliação da análise para outros criptoativos, a inclusão de benchmarks conservadores, como o CDI ou carteiras de renda fixa doméstica e internacional, a adoção de estratégias dinâmicas de rebalanceamento de carteira e a investigação do impacto de fatores macroeconômicos e regulatórios sobre o comportamento e desempenho dos ativos digitais.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Finanças e Controladoria do MBA USP/Esalq

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