עבור לתוכן
כל מסמכי הספרייה

מיפוי השפעות בין מטבעות קריפטוגרפיים באמצעות רשתות גריינג'ר משתנות בזמן

מאמר arXiv papers · מחבר: Shubhangam Shukla et al.

סיכום

מחקר זה ממפה קשרים משתנים בין מטבעות קריפטוגרפיים באמצעות תשואות בתדירות גבוהה מ-2020 עד 2025. הוא יוצר רשתות מכוונות ומשוקללות מקשרים סיבתיים מובהקים סטטיסטית לפי גריינג'ר בין תשואות לוגריתמיות של נכסים, ומתייחס לכיוון הקשר ולעוצמתו כמדדים להשפעה. הוא בוחן גם התפלגויות תשואה מנורמלות ומדרג נכסים לפי עוצמת הקשרים היוצאים שלהם ברשת.

הניתוח מדווח על תשואות מנורמלות בעלות זנבות כבדים ועל ריכוז השפעת הרשת במספר קטן של מטבעות קריפטוגרפיים. לפי הדיווח, Ethereum הוא הנכס המשפיע ביותר לאורך התקופה, בעוד שההשפעה היחסית של Bitcoin יורדת בהדרגה. הדירוגים משתנים במידה ניכרת גם לאורך זמן, כשמטבעות קריפטוגרפיים שונים נכנסים למקומות הראשונים ויוצאים מהם. הדבר מרמז שמבנה ההשפעה במערכת תחרותי ולא יציב. התיאור אינו מספק ספים לבניית הרשת, פרטי תיקוף או ראיות לכך שקשרים לפי גריינג'ר מבססים סיבתיות מבנית, ולכן יש לקרוא את הדירוגים כמדדים במסגרת זו ולא כאותות סיבתיים או מסחריים חד־משמעיים.

רעיונות מרכזיים

  • המחקר בונה רשתות מכוונות ומשוקללות על בסיס קשרים סיבתיים מובהקים לפי גריינג'ר בתשואות של מטבעות קריפטוגרפיים.
  • מדווח כי לתשואות מנורמלות של מטבעות קריפטוגרפיים יש זנבות כבדים.
  • מספר קטן של נכסים אחראי לחלק לא־מידתי מהשפעת הרשת.
  • Ethereum מדורג כנכס המשפיע ביותר, בעוד חשיבותו היחסית של Bitcoin יורדת עם הזמן.
  • דירוגי ההשפעה משתנים במידה ניכרת, ומעידים על היררכיית רשת לא יציבה.

תגיות

הטקסט המלא
# 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.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.