Medición y agrupación de la eficiencia del mercado cripto a lo largo del tiempo

Resumen

Este estudio evalúa cómo varía la eficiencia informativa en más de cuatrocientas criptomonedas. Calcula la entropía de permutación y la complejidad estadística a partir de los rendimientos logarítmicos en ventanas móviles y luego compara esas medidas con los resultados de datos reordenados aleatoriamente. Una moneda se considera eficiente en una ventana cuando sus medidas no se distinguen estadísticamente de los valores de los datos reordenados.

Los autores indican que 37% de las criptomonedas fueron eficientes durante más del 80% del tiempo observado, mientras que 20% lo fueron durante menos del 20%. La eficiencia no estaba correlacionada con la capitalización de mercado. Los patrones variables en el tiempo también agruparon las monedas en cuatro clústeres; en cada uno, las monedas más nuevas parecían seguir patrones observados en las más antiguas. Estos hallazgos dependen de las medidas elegidas, el uso de ventanas, la muestra y el criterio de eficiencia; describen un comportamiento estadístico y no muestran directamente si una estrategia de trading puede generar rendimientos.

Ideas clave

• El estudio usa la entropía de permutación y la complejidad estadística para estimar la eficiencia en ventanas móviles.
• La eficiencia se define comparando los resultados con datos de rendimientos reordenados aleatoriamente.
• La persistencia de eficiencia comunicada varía mucho entre las criptomonedas de la muestra.
• La capitalización de mercado no estaba correlacionada con la eficiencia medida.
• Los patrones temporales formaron cuatro clústeres; las monedas más nuevas parecían seguir a las más antiguas.

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# Clustering patterns in efficiency and the coming-of-age of the cryptocurrency market


# Clustering patterns in efficiency and the coming-of-age of the cryptocurrency market









The efficient market hypothesis has far-reaching implications for financial trading and market stability. Whether or not cryptocurrencies are informationally efficient has therefore been the subject of intense recent investigation. Here, we use permutation entropy and statistical complexity over sliding time-windows of price log returns to quantify the dynamic efficiency of more than four hundred cryptocurrencies. We consider that a cryptocurrency is efficient within a time-window when these two complexity measures are statistically indistinguishable from their values obtained on randomly shuffled data. We find that 37% of the cryptocurrencies in our study stay efficient over 80% of the time, whereas 20% are informationally efficient in less than 20% of the time. Our results also show that the efficiency is not correlated with the market capitalization of the cryptocurrencies. A dynamic analysis of informational efficiency over time reveals clustering patterns in which different cryptocurrencies with similar temporal patterns form four clusters, and moreover, younger currencies in each group appear poised to follow the trend of their 'elders'. The cryptocurrency market thus already shows notable adherence to the efficient market hypothesis, although data also reveals that the coming-of-age of digital currencies is in this regard still very much underway.

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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.