Langzeitgedächtnis und mehrskalige Selbstähnlichkeit bei Bitcoin-Renditen

Zusammenfassung

Die Studie untersucht statistische Eigenschaften von Bitcoin-Renditen, vergleicht ihre Dynamik mit der herkömmlicher Währungen und betrachtet das Verhalten auf unterschiedlichen Zeitskalen. Die empirische Stichprobe besteht aus Transaktionsdaten einer einzelnen Bitcoin-Plattform für den untersuchten Zeitraum. Zur Analyse langfristiger Abhängigkeiten verwendet sie die detrendete Fluktuationsanalyse und berechnet Hurst-Exponenten in gleitenden Zeitfenstern, sodass sich die geschätzte Persistenz im Zeitverlauf verändern kann.

Die berichteten Schätzwerte verändern sich in den frühen Jahren von Bitcoin erheblich und werden im späteren Teil der Stichprobe tendenziell stabiler. Die Ergebnisse über mehrere Skalen zeigen ein ähnliches Verhalten der Hurst-Exponenten, das die Autoren als Beleg für Selbstähnlichkeit interpretieren. Diese Befunde beschreiben historische statistische Muster; sie belegen weder ein profitables Handelssignal noch, dass die beobachtete Abhängigkeit fortbestehen wird. Die Daten einer einzelnen Plattform und der begrenzte historische Zeitraum schränken außerdem ein, wie weit sich die Ergebnisse auf Bitcoin-Märkte oder künftige Bedingungen übertragen lassen.

Kernaussagen

• Die Studie vergleicht die Dynamik von Bitcoin-Renditen mit der herkömmlicher Währungen.
• Zur Schätzung langfristiger Abhängigkeiten wird die detrendete Fluktuationsanalyse eingesetzt.
• Gleitende Zeitfenster verfolgen, wie sich Hurst-Exponenten im Verlauf der Stichprobe verändern.
• Die Schätzwerte verändern sich in den frühen Bitcoin-Jahren und stabilisieren sich später tendenziell.
• Schätzungen über mehrere Skalen zeigen ein ähnliches Verhalten, das als Selbstähnlichkeit interpretiert wird.

Schlagwörter

# Some stylized facts of the Bitcoin market


# Some stylized facts of the Bitcoin market









In recent years a new type of tradable assets appeared, generically known as cryptocurrencies. Among them, the most widespread is Bitcoin. Given its novelty, this paper investigates some statistical properties of the Bitcoin market. This study compares Bitcoin and standard currencies dynamics and focuses on the analysis of returns at different time scales. We test the presence of long memory in return time series from 2011 to 2017, using transaction data from one Bitcoin platform. We compute the Hurst exponent by means of the Detrended Fluctuation Analysis method, using a sliding window in order to measure long range dependence. We detect that Hurst exponents changes significantly during the first years of existence of Bitcoin, tending to stabilize in recent times. Additionally, multiscale analysis shows a similar behavior of the Hurst exponent, implying a self-similar process.

Vollständig mit Quellenangabe unter der Lizenz der Quelle angezeigt. Lizenz: abstract CC0

Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.