Bitcoin-Marktregime mit multifraktaler Skalierung erkennen

Zusammenfassung

Die Arbeit untersucht die Renditestruktur von Bitcoin über mehrere Zeitskalen hinweg und nutzt Verfahren zur Schätzung multifraktaler Eigenschaften. Sie beschreibt die Renditevarianz anhand von Potenzgesetz-Beziehungen zu Zeitintervallen, die durch Volatilität und einen Hurst-Exponenten charakterisiert werden. Da sich diese Parameter im Zeitverlauf ändern, führen die Autoren einen generalisierten Hurst-Exponenten ein, um zu prüfen, ob das multifraktale Verhalten angemessen erfasst wird.

Die Autoren nutzen lokale Schätzungen der Potenzgesetz-Parameter und die Anpassungsgüte, um Regimewechsel zu erkennen. Sie berichten, dass das Verfahren automatisch Zeitpunkte im Zusammenhang mit bekannten Bitcoin-Marktereignissen erkennt. Außerdem zeigt die Arbeit laut Bericht, dass Bitcoin trotz großer Preisschwankungen und Nichtstationarität über die gesamte beobachtete Historie eine geordnete Korrelationsstruktur beibehält. Die Zusammenfassung nennt weder Stichprobendaten noch Ereignisliste, Parameterschätzungen oder vergleichende Validierung. Die Schlussfolgerungen sind daher auf den beschriebenen Zeitraum und die verwendete Methode begrenzt.

Kernaussagen

• Bitcoin-Renditen weisen Korrelationen über mehrere Zeitskalen auf, die anhand der Potenzgesetz-Skalierung der Varianz mit Zeitintervallen beschrieben werden.
• Volatilität und Hurst-Exponent charakterisieren das Skalierungsverhalten und können sich beide im Zeitverlauf ändern.
• Ein generalisierter Hurst-Exponent wird vorgeschlagen, um die Anpassung des multifraktalen Verhaltens zu bewerten.
• Lokale Potenzgesetz-Schätzungen und Anpassungsgüte dienen dazu, Regimewechsel zu erkennen.
• Die Analyse berichtet über ereignisbezogene Wechsel und eine geordnete langfristige Korrelationsstruktur im untersuchten Zeitraum.

Schlagwörter

# Chaos and Order in the Bitcoin Market


# Chaos and Order in the Bitcoin Market









The bitcoin price has surged in recent years and it has also exhibited phases of rapid decay. In this paper we address the question to what extent this novel cryptocurrency market can be viewed as a classic or semi-efficient market. Novel and robust tools for estimation of multi-fractal properties are used to show that the bitcoin price exhibits a very interesting multi-scale correlation structure. This structure can be described by a power-law behavior of the variances of the returns as functions of time increments and it can be characterized by two parameters, the volatility and the Hurst exponent. These power-law parameters, however, vary in time. A new notion of generalized Hurst exponent is introduced which allows us to check if the multi-fractal character of the underlying signal is well captured. It is moreover shown how the monitoring of the power-law parameters can be used to identify regime shifts for the bitcoin price. A novel technique for identifying the regimes switches based on a goodness of fit of the local power-law parameters is presented. It automatically detects dates associated with some known events in the bitcoin market place. A very surprising result is moreover that, despite the wild ride of the bitcoin price in recent years and its multi-fractal and non-stationary character, this price has both local power-law behaviors and a very orderly correlation structure when it is observed on its entire period of existence.

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