Cartographier l’influence des cryptomonnaies avec des réseaux de causalité de Granger évolutifs

Résumé

Cette étude cartographie l’évolution des relations entre cryptomonnaies à partir de rendements à haute fréquence de 2020 à 2025. Elle crée des réseaux pondérés et orientés à partir de liens de causalité de Granger statistiquement significatifs entre les logarithmes des rendements des actifs, en interprétant la direction et la force des liens comme des mesures d’influence. Elle examine également les distributions de rendements normalisés et classe les actifs selon la force sortante de leur réseau.

L’analyse fait état de queues épaisses dans les rendements normalisés et d’une concentration de l’influence du réseau sur un petit nombre de cryptomonnaies. Ethereum est présenté comme l’actif le plus influent sur la période, tandis que l’influence relative du Bitcoin diminue progressivement. Les classements varient également considérablement au fil du temps, différentes cryptomonnaies entrant dans les premières positions ou en sortant. Cela suggère une structure d’influence concurrentielle et instable dans l’écosystème. La description ne fournit ni seuils de construction du réseau, ni détails de validation, ni preuve que les liens de Granger établissent une causalité structurelle ; les classements doivent donc être lus comme des mesures propres à ce cadre, et non comme des signaux définitifs de causalité ou de trading.

Idées clés

• L’étude construit des réseaux orientés et pondérés à partir de relations de causalité de Granger significatives entre les rendements des cryptomonnaies.
• Les rendements normalisés des cryptomonnaies présentent, selon les résultats rapportés, des queues épaisses.
• Un petit nombre d’actifs représente une part disproportionnée de l’influence du réseau.
• Ethereum est classé comme l’actif le plus influent, tandis que l’importance relative du Bitcoin diminue avec le temps.
• Les classements d’influence varient fortement, indiquant une hiérarchie instable du réseau.

Étiquettes

# 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.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.