Flujos de información por pares y de orden superior en mercados de criptomonedas

Resumen

Este estudio representa las criptomonedas como nodos de una red de trading y los conecta cuando los rendimientos logarítmicos semanales en dólares estadounidenses muestran relaciones de causalidad de Granger. Examina cómo cambiaron esos vínculos y otras dependencias estadísticas durante 2020 y 2021. La influencia por pares se mide con causalidad de Granger, mientras que las relaciones de orden superior se evalúan con O-information, que ayuda a distinguir la redundancia de la sinergia entre varios activos.

La red por pares muestra picos de actividad en torno a grandes acontecimientos del mercado, como la turbulencia de la pandemia y las subidas repentinas de precios, mientras que su estructura se mantiene relativamente estable entre ventanas semanales. Los nodos más influyentes son las criptomonedas; las stablecoins tienen una importancia limitada en la perspectiva por pares, pero destacan en los circuitos sinérgicos de orden superior. Los autores también relacionan los elevados volúmenes de transacción de la primera mitad de 2021 con un cambio hacia dinámicas de red más complejas. Los resultados ofrecen formas complementarias de estudiar la dependencia del mercado, pero describen un periodo concreto y dependen de la frecuencia de rendimientos y las medidas estadísticas elegidas; no establecen una estrategia de negociación ni prueban mecanismos causales más allá del análisis de la red.

Ideas clave

• El estudio construye una red de criptomonedas a partir de vínculos de causalidad de Granger entre rendimientos logarítmicos semanales.
• La actividad de la red por pares alcanza picos en torno a grandes acontecimientos del mercado, mientras que la estructura observada se mantiene relativamente estable entre ventanas semanales.
• Las stablecoins tienen un papel limitado en los vínculos por pares, pero aparecen con frecuencia en relaciones sinérgicas de orden superior.
• El elevado volumen de transacciones a principios de 2021 coincide con un cambio hacia dinámicas de red más complejas.
• Las medidas de dependencia por pares y de orden superior captan aspectos complementarios de los mercados de criptomonedas.

Etiquetas

# Pairwise and high-order dependencies in the cryptocurrency trading network


# Pairwise and high-order dependencies in the cryptocurrency trading network









In this paper we analyse the effects of information flows in cryptocurrency markets. We first define a cryptocurrency trading network, i.e. the network made using cryptocurrencies as nodes and the Granger causality among their weekly log returns as links, later we analyse its evolution over time. In particular, with reference to years 2020 and 2021, we study the logarithmic US dollar price returns of the cryptocurrency trading network using both pairwise and high-order statistical dependencies, quantified by Granger causality and O-information, respectively. With reference to the former, we find that it shows peaks in correspondence of important events, like e.g., Covid-19 pandemic turbulence or occasional sudden prices rise. The corresponding network structure is rather stable, across weekly time windows in the period considered and the coins are the most influential nodes in the network. In the pairwise description of the network, stable coins seem to play a marginal role whereas, turning high-order dependencies, they appear in the highest number of synergistic information circuits, thus proving that they play a major role for high order effects. With reference to redundancy and synergy with the time evolution of the total transactions in US dollars, we find that their large volume in the first semester of 2021 seems to have triggered a transition in the cryptocurrency network toward a more complex dynamical landscape. Our results show that pairwise and high-order descriptions of complex financial systems provide complementary information for cryptocurrency analysis.

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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.