Raue und multifraktale Volatilität bei Bitcoin messen

Zusammenfassung

Die Studie untersucht, ob die logarithmische Volatilität von Bitcoin ein raues, antipersistentes Verhalten zeigt. Sie wendet die multifraktale detrendete Fluktuationsanalyse auf Veränderungen der logarithmischen Volatilität an und schätzt verallgemeinerte Hurst-Exponenten. Es werden Werte unterhalb von einem Halb berichtet, die auf raue Veränderungen hindeuten. Die Schätzungen variieren zudem, statt konstant zu bleiben; die Autoren interpretieren dies als Hinweis auf multifraktales Verhalten.

Um die Ursache dieser Multifraktalität zu untersuchen, vergleicht die Studie die ursprünglichen Veränderungen mit permutierten Versionen der Zeitreihe. Die permutierten Reihen legen nahe, dass Verteilungseigenschaften einen Teil der Multifraktalität erklären. Das Abstract nennt weder den Datenzeitraum und die Abtastfrequenz noch genaue Schätzwerte oder den Anteil des Effekts, der nach der Permutation bestehen bleibt. Es berichtet statistische Befunde zur Bitcoin-Volatilität, keine Handelsregel und keinen Beleg dafür, dass sich die gemessenen Eigenschaften profitabel nutzen lassen.

Kernaussagen

• Die Studie misst mithilfe der multifraktalen detrendeten Fluktuationsanalyse die Rauigkeit von Veränderungen der logarithmischen Bitcoin-Volatilität.
• Verallgemeinerte Hurst-Exponenten unterhalb von einem Halb werden als Beleg für raue Veränderungen angeführt.
• Die Variation des verallgemeinerten Hurst-Exponenten wird als multifraktales Verhalten interpretiert.
• Die Analyse permutierter Reihen legt nahe, dass Verteilungseigenschaften teilweise zur beobachteten Multifraktalität beitragen.
• Das Abstract berichtet Eigenschaften der Volatilität, aber keine getestete Handelsstrategie.

Schlagwörter

# Rough volatility of Bitcoin


# Rough volatility of Bitcoin









Recent studies have found that the log-volatility of asset returns exhibit roughness. This study investigates roughness or the anti-persistence of Bitcoin volatility. Using the multifractal detrended fluctuation analysis, we obtain the generalized Hurst exponent of the log-volatility increments and find that the generalized Hurst exponent is less than $1/2$, which indicates log-volatility increments that are rough. Furthermore, we find that the generalized Hurst exponent is not constant. This observation indicates that the log-volatility has multifractal property. Using shuffled time series of the log-volatility increments, we infer that the source of multifractality partly comes from the distributional property.

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