Flux d’information bilatéraux et d’ordre supérieur sur les marchés crypto

Résumé

Cette étude représente les cryptomonnaies comme des nœuds d’un réseau de trading et les relie lorsque les rendements logarithmiques hebdomadaires en dollars américains présentent des relations de causalité au sens de Granger. Elle examine l’évolution de ces liens et de dépendances statistiques plus larges en 2020 et 2021. L’influence bilatérale est mesurée par la causalité au sens de Granger, tandis que les relations d’ordre supérieur sont évaluées avec l’O-information, qui aide à distinguer la redondance de la synergie entre plusieurs actifs.

Le réseau bilatéral présenté montre des pics d’activité autour d’événements majeurs du marché, notamment les turbulences liées à la pandémie et les fortes hausses de prix, tandis que sa structure reste relativement stable d’une fenêtre hebdomadaire à l’autre. Les nœuds les plus influents sont des cryptomonnaies ; les stablecoins ont une importance limitée dans la vue bilatérale, mais apparaissent souvent dans les circuits synergétiques d’ordre supérieur. Les auteurs associent aussi les volumes de transaction élevés du premier semestre 2021 à une évolution vers une dynamique de réseau plus complexe. Ces résultats offrent des moyens complémentaires d’étudier les dépendances de marché, mais décrivent une période précise et dépendent de la fréquence de rendement et des mesures statistiques choisies ; ils n’établissent pas une stratégie de trading ni ne prouvent des mécanismes causaux au-delà de l’analyse du réseau.

Idées clés

• L’étude construit un réseau de cryptomonnaies à partir des liens de causalité de Granger entre rendements logarithmiques hebdomadaires.
• L’activité du réseau bilatéral culmine autour d’événements majeurs du marché, tandis que sa structure observée reste relativement stable d’une fenêtre hebdomadaire à l’autre.
• Les stablecoins jouent un rôle limité dans les liens bilatéraux, mais apparaissent souvent dans les relations synergétiques d’ordre supérieur.
• Les volumes de transaction élevés au début de 2021 coïncident avec une évolution vers une dynamique de réseau plus complexe.
• Les mesures de dépendance bilatérales et d’ordre supérieur rendent compte d’aspects complémentaires des marchés de cryptomonnaies.

Étiquettes

# 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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