Rendimientos de Bitcoin, asimetría de volatilidad y multifractalidad en distintas escalas temporales

Resumen

Este estudio analiza rendimientos de Bitcoin a un minuto para describir su distribución, comportamiento entre intervalos de muestreo, asimetría de volatilidad y propiedades multifractales. Informa de colas pesadas y una curtosis muy alejada de la referencia gaussiana; la curtosis se aproxima a esa referencia solo lentamente a medida que aumenta el periodo de muestreo. La asimetría de los rendimientos es negativa en intervalos inferiores a un día y se vuelve compatible con cero en intervalos superiores a una semana aproximadamente.

Para estudiar la asimetría diaria de la volatilidad, los autores aplican modelos GARCH, GJR y RGARCH, y no encuentran pruebas de que exista un efecto. Utilizan análisis de fluctuaciones sin tendencia multifractal para identificar la multifractalidad, y luego examinan sus fuentes y concluyen que contribuyen tanto la correlación temporal como las colas pesadas. El estudio también compara las propiedades multifractales de Bitcoin y GBP–USD en torno a la votación del Brexit: el tipo de cambio se vio afectado, mientras que, según el artículo, Bitcoin mostró resiliencia. Estos son hallazgos estadísticos sobre las series y el evento examinados; no demuestran una estrategia de trading ni que los patrones observados vayan a persistir.

Ideas clave

• Los rendimientos de Bitcoin a un minuto tienen colas pesadas y una curtosis que se aproxima lentamente a la referencia gaussiana en intervalos de muestreo más largos.
• La asimetría de los rendimientos de Bitcoin es negativa en escalas temporales cortas y compatible con cero en escalas mucho más largas.
• Los modelos de la familia GARCH no aportan pruebas de asimetría diaria de la volatilidad en los datos de Bitcoin analizados.
• El análisis de fluctuaciones sin tendencia multifractal identifica una multifractalidad asociada tanto a la correlación temporal como a los rendimientos con colas pesadas.
• En torno al Brexit, GBP–USD mostró una respuesta multifractal, mientras que Bitcoin presentó resiliencia, según el artículo.

Etiquetas

# Statistical properties and multifractality of Bitcoin


# Statistical properties and multifractality of Bitcoin









Using 1-min returns of Bitcoin prices, we investigate statistical properties and multifractality of a Bitcoin time series. We find that the 1-min return distribution is fat-tailed, and kurtosis largely deviates from the Gaussian expectation. Although for large sampling periods, kurtosis is anticipated to approach the Gaussian expectation, we find that convergence to that is very slow. Skewness is found to be negative at time scales shorter than one day and becomes consistent with zero at time scales longer than about one week. We also investigate daily volatility-asymmetry by using GARCH, GJR, and RGARCH models, and find no evidence of it. On exploring multifractality using multifractal detrended fluctuation analysis, we find that the Bitcoin time series exhibits multifractality. The sources of multifractality are investigated, confirming that both temporal correlation and the fat-tailed distribution contribute to it. The influence of "Brexit" on June 23, 2016 to GBP--USD exchange rate and Bitcoin is examined in multifractal properties. We find that, while Brexit influenced the GBP--USD exchange rate, Bitcoin was robust to Brexit.

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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.