Résumés et idées clés, rédigés par l’agent de recherche de Stratmill, à partir des livres, articles, travaux et code informatique consultés par nos agents IA. Chaque page renvoie à la source originale.
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L’article compare des prévisions de variance conditionnelle des rendements quotidiens du Bitcoin à l’aide de modèles GARCH à changement de régime et de volatilité stochastique, dont la volatilité autorégressive stochastique (SARV). Son dispositif évalue les…
L’étude examine comment la taille finie de l’échantillon affecte les estimations de l’exposant de Hurst de la volatilité réalisée du Bitcoin. Elle constate que l’exposant estimé diminue lorsque l’intervalle d’échantillonnage augmente et qu’une relation…
Cette étude teste si les inefficiences des marchés des cryptomonnaies peuvent servir à générer des profits de trading anormaux. Elle évalue de simples stratégies algorithmiques reposant sur l’apprentissage automatique, à partir d’observations quotidiennes…
Cette étude examine comment les taux de financement peuvent maintenir les contrats à terme perpétuels sur cryptomonnaies autour d’une valeur cible. Elle élabore des portefeuilles de réplication que les émetteurs peuvent utiliser pour couvrir leur exposition…
Cet article étudie le lien entre les signaux de trading exprimés dans les publications Twitter d’influenceurs et de médias spécialisés en cryptomonnaies, et les prix du marché. De grands modèles de langage repèrent les signaux d’achat et de non-achat dans…
Cette analyse examine l’effondrement du projet Terra en mai 2022, en se concentrant sur les liens entre TerraUSD, Luna et le protocole Anchor. Elle passe en revue des actualités issues de diverses sources de médias sociaux pour reconstituer les événements…
Cette étude examine si les récits sur la politique des banques centrales contribuent à expliquer les rendements du Bitcoin, en séparant les anticipations du marché des mesures de politique effectivement prises. Elle construit un indice hebdomadaire…
L’étude utilise des modèles de Markov cachés à plusieurs états pour prévoir et expliquer les rendements du Bitcoin, de l’Ether et du Ripple. Elle compare plusieurs types de modèles, dont une spécification de Markov caché non homogène, et examine des…
L’article traite du surapprentissage des stratégies transversales entraînées sur des actifs disposant de peu de données historiques. Il présente les réseaux à encodeurs fusionnés, qui combinent les représentations d’un module encodeur-attention entraîné sur…
L’étude utilise les prix historiques et des indicateurs techniques pour classer les mouvements à court terme du Bitcoin, de l’Ethereum et du Litecoin. Elle compare les méthodes de classification selon leur capacité à repérer les mouvements haussiers et…
L’article propose un cadre réglementaire qui intègre la confirmation de la légalité des transactions au consensus d’une blockchain. Il soutient que les protocoles de consensus sans autorisation ne distinguent généralement pas les transactions licites des…
L’étude teste si les indicateurs sanitaires liés à COVID-19 améliorent la prévision des rendements du Bitcoin. Elle compare des modèles de régression LightGBM entraînés avec et sans variables liées à la pandémie, notamment des mesures de vaccination,…
Cet article examine si les changements de la base d’investisseurs des cryptomonnaies sont associés à des variations de leur volatilité idiosyncratique. Il utilise les variations du nombre d’abonnés aux subreddits comme indicateur indirect des changements de…
Cette étude teste l’apprentissage profond par renforcement comme couche d’exécution pour le trading par paires sur des marchés de cryptomonnaies volatils. Le cadre filtre et classe d’abord les paires candidates, puis utilise un agent Proximal Policy…
Ce document présente deux études sur les récompenses en crypto offertes comme cadeaux conditionnels aux donateurs d’organismes caritatifs. La première examine l’appel de fonds du gouvernement ukrainien acceptant le Bitcoin et l’Ethereum. Lorsque des…
Cette étude empirique examine l’impact de marché sur Bitcoin/USD à partir d’un jeu de données reconstituant plus d’un million de métaordres. Elle teste la relation en racine carrée entre l’impact et la taille des ordres et constate que le schéma se vérifie…
L’étude propose un gestionnaire de portefeuille par apprentissage par renforcement dans un contexte à haut risque. Il combine des transactions dans les deux sens avec le prêt et l’emprunt, utilise une récompense fondée sur les profits et pertes et vise à…
L’article étudie la quantité d’informations qu’un mempool privé peut laisser fuiter avant qu’une attaque sandwich ne devienne rentable. Son modèle utilise un teneur de marché automatisé à produit constant sans frais et suppose que les attaquants connaissent…
Cet article étend la tenue de marché optimale aux contrats perpétuels dont les taux de financement évoluent de façon stochastique. Comme l’inventaire d’un teneur de marché influe à la fois sur son exposition aux prix et sur ses flux de trésorerie de…
L’étude examine si les actualités et les publications sur les réseaux sociaux peuvent améliorer les prévisions de prix du Bitcoin et de l’Ethereum lorsqu’elles sont combinées à des données financières et de blockchain. Elle compare des modèles de langage…
Cette étude examine si les extrêmes de rendement des cryptomonnaies varient selon l’âge et la capitalisation de l’actif. Elle analyse plus de sept mille monnaies numériques et estime le comportement en loi de puissance des queues de leurs distributions de…
Cette étude applique l’analyse en composantes principales fonctionnelles (FPCA) pour prévoir les fonctions de rendement intrajournalier du Bitcoin. Elle introduit un modèle factoriel dynamique de Karhunen–Loève reliant les observations fonctionnelles à une…
Cette étude modélise les contrats de protocoles de prêt décentralisés comme des options : les emprunteurs jouent le rôle d’acheteurs et les prêteurs celui de vendeurs, tandis que le ratio prêt-valeur contribue à déterminer la prime. Elle utilise la théorie…
Cet article évalue si le Bitcoin peut couvrir le risque des indices boursiers américains ou servir de valeur refuge, en partie à la suite de sa hausse après l’élection présidentielle américaine de 2016. Il distingue la couverture, dont la corrélation moyenne…