Mapeo de la influencia entre criptomonedas con redes de causalidad de Granger variable en el tiempo

Resumen

Este estudio traza las relaciones cambiantes entre criptomonedas usando rendimientos de alta frecuencia de 2020 a 2025. Construye redes ponderadas y dirigidas a partir de vínculos causales de Granger estadísticamente significativos entre los rendimientos logarítmicos de los activos, y considera la dirección y la fuerza de los vínculos como medidas de influencia. También examina las distribuciones de rendimientos normalizados y clasifica los activos según su fuerza de salida en la red.

El análisis indica que los rendimientos normalizados tienen colas pesadas y que la influencia en la red se concentra en un pequeño grupo de criptomonedas. Según el estudio, Ethereum es el activo más influyente durante el periodo, mientras que la influencia relativa de Bitcoin disminuye gradualmente. Las clasificaciones también varían mucho con el tiempo, y distintas criptomonedas entran y salen de los primeros puestos. Esto sugiere que la estructura de influencia del ecosistema es competitiva e inestable. La descripción no aporta umbrales para construir la red, detalles de validación ni pruebas de que los vínculos de Granger establezcan causalidad estructural, por lo que las clasificaciones deben interpretarse como medidas dentro de este marco, no como señales causales o de trading definitivas.

Ideas clave

• El estudio construye redes ponderadas y dirigidas a partir de relaciones causales de Granger significativas en los rendimientos de criptomonedas.
• Según el estudio, los rendimientos normalizados de las criptomonedas tienen colas pesadas.
• Un pequeño grupo de activos concentra una parte desproporcionada de la influencia en la red.
• Ethereum ocupa el primer puesto como activo más influyente, mientras que la importancia relativa de Bitcoin disminuye con el tiempo.
• Las clasificaciones de influencia cambian mucho, lo que indica una jerarquía inestable en la red.

Etiquetas

# Time-dependent weighted directed networks of cryptocurrency interaction from high-frequency returns


# Time-dependent weighted directed networks of cryptocurrency interaction from high-frequency returns









We investigate the evolving structure of interactions in cryptocurrency markets using a network-based framework constructed from high-frequency price data spanning 2020-2025. Directed and weighted networks are constructed from statistically significant Granger causal relationships between cryptocurrency log-returns, enabling us to quantify the flow of influence across assets. We find that normalized returns exhibit heavy-tailed distributions, consistent with the presence of large intermittent fluctuations and in line with stylized facts of financial markets. The resulting networks display pronounced heterogeneity in link weights and nodal strengths, indicating that a small subset of cryptocurrencies contributes disproportionately to market dynamics. By ranking cryptocurrencies based on their nodal out-strength, we uncover a dynamically evolving hierarchy of influence. Ethereum consistently emerges as the most influential asset, while Bitcoin shows a gradual decline in its relative importance. The ranking structure exhibits substantial temporal variability, with multiple cryptocurrencies entering and exiting the top positions over time. Our findings reveal a highly competitive and non-stable organization of the cryptocurrency ecosystem.

Se muestra íntegramente con atribución según la licencia de la fuente. Licencia: abstract CC0

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