Volatilidad realizada de Bitcoin: muestreo y multifractalidad

Resumen

El estudio examina cómo afecta el tamaño finito de la muestra a las estimaciones del exponente de Hurst para la volatilidad realizada de Bitcoin. Observa que el exponente estimado disminuye al aumentar el intervalo de muestreo y que una relación sencilla de muestra finita se ajusta a las observaciones. La extrapolación hacia un muestreo muy fino produce valores inferiores a un medio, que los autores interpretan como evidencia de volatilidad rugosa. En el intervalo de cinco minutos usado habitualmente, el error relativo comunicado es del uno por ciento.

El artículo también aplica análisis multifractal a la volatilidad realizada y compara su multifractalidad con la de los rendimientos de Bitcoin. La volatilidad resulta menos multifractal que los rendimientos. Estos hallazgos se refieren a propiedades estadísticas de la serie muestreada; la descripción proporcionada no especifica el periodo de los datos, detalles del estimador, pruebas de robustez ni aplicaciones de trading, así que los resultados no deben interpretarse como un resultado directo de pronóstico o de estrategia.

Ideas clave

• El exponente de Hurst estimado para la volatilidad realizada disminuye al aumentar el intervalo de muestreo.
• Una fórmula sencilla de muestra finita se ajusta estrechamente a las estimaciones observadas del exponente.
• Los valores extrapolados del exponente de Hurst inferiores a un medio indican volatilidad rugosa de Bitcoin.
• Con muestreo de cinco minutos, el error relativo comunicado es del uno por ciento.
• La volatilidad realizada de Bitcoin presenta menos multifractalidad que los rendimientos de precios.

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# Multifractality and sample size influence on Bitcoin volatility patterns


# Multifractality and sample size influence on Bitcoin volatility patterns









The finite sample effect on the Hurst exponent (HE) of realized volatility time series is examined using Bitcoin data. This study finds that the HE decreases as the sampling period $Δ$ increases and a simple finite sample ansatz closely fits the HE data. We obtain values of the HE as $Δ\rightarrow 0$, which are smaller than 1/2, indicating rough volatility. The relative error is found to be $1\%$ for the widely used five-minute realized volatility. Performing a multifractal analysis, we find the multifractality in the realized volatility time series, smaller than that of the price-return time series.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.