Detección de regímenes de mercado de Bitcoin con escalado multifractal

Resumen

El artículo estudia la estructura de los rendimientos de Bitcoin en varias escalas temporales mediante herramientas para estimar propiedades multifractales. Describe la varianza de los rendimientos mediante relaciones de ley de potencias con los incrementos temporales, caracterizadas por la volatilidad y un exponente de Hurst. Como estos parámetros cambian con el tiempo, los autores introducen un exponente de Hurst generalizado para evaluar si se capta adecuadamente el comportamiento multifractal.

Utilizan estimaciones locales de parámetros de ley de potencias y la bondad del ajuste para identificar cambios de régimen, e informan de que el método detecta automáticamente fechas asociadas con eventos conocidos del mercado de Bitcoin. El artículo también informa de que, pese a las grandes oscilaciones de precios y a la no estacionariedad, Bitcoin conserva una estructura de correlación ordenada a lo largo de todo el historial observado. El resumen no aporta fechas de muestra, una lista de eventos, estimaciones de parámetros ni validación comparativa, por lo que estas conclusiones se limitan al periodo y al método analizados.

Ideas clave

• Los rendimientos de Bitcoin presentan correlaciones en múltiples escalas descritas mediante el escalado de ley de potencias de la varianza con los incrementos temporales.
• La volatilidad y el exponente de Hurst caracterizan el comportamiento de escalado, y ambos pueden variar con el tiempo.
• Se propone un exponente de Hurst generalizado para evaluar el ajuste del comportamiento multifractal.
• Se utilizan estimaciones locales de ley de potencias y la bondad del ajuste para detectar cambios de régimen.
• El análisis presentado encuentra cambios asociados a eventos y una estructura de correlación ordenada a largo plazo durante el historial estudiado.

Etiquetas

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