עבור לתוכן
כל מסמכי הספרייה

מדידה וקיבוץ של יעילות שוק הקריפטו לאורך זמן

מאמר arXiv papers · מחבר: Higor Y. D. Sigaki et al.

סיכום

מחקר זה בוחן כיצד היעילות המידעתית משתנה ביותר מארבע מאות מטבעות קריפטוגרפיים. הוא מחשב אנטרופיית פרמוטציה ומורכבות סטטיסטית מתשואות לוגריתמיות בחלונות זמן נעים, ומשווה את המדדים לתוצאות של נתונים שעורבבו באקראי. מטבע נחשב יעיל בחלון כאשר המדדים שלו אינם נבדלים סטטיסטית מערכי הנתונים המעורבבים.

המחברים מדווחים כי 37% מהמטבעות הקריפטוגרפיים היו יעילים ביותר מ־80% מהזמן שנצפה, ואילו 20% היו יעילים בפחות מ־20%. לא נמצא מתאם בין יעילות לשווי שוק. הדפוסים המשתנים בזמן קיבצו גם את המטבעות לארבע קבוצות, ונראה כי מטבעות צעירים יותר בכל קבוצה עקבו אחר דפוסים שנראו אצל הוותיקים יותר. הממצאים תלויים במדדים שנבחרו, בחלונות, במדגם ובקריטריון היעילות; הם מתארים התנהגות סטטיסטית ואינם מראים ישירות אם אסטרטגיית מסחר יכולה להניב תשואה.

רעיונות מרכזיים

  • המחקר משתמש באנטרופיית פרמוטציה ובמורכבות סטטיסטית כדי לאמוד יעילות בחלונות מתגלגלים.
  • היעילות מוגדרת באמצעות השוואה לנתוני תשואה שעורבבו.
  • ההתמדה המדווחת של היעילות משתנה במידה ניכרת בין המטבעות הקריפטוגרפיים שנדגמו.
  • לא נמצא מתאם בין שווי השוק ליעילות שנמדדה.
  • הדפוסים לאורך זמן יצרו ארבע קבוצות, ונראה כי מטבעות צעירים עוקבים אחר ותיקים.

תגיות

הטקסט המלא
# Clustering patterns in efficiency and the coming-of-age of the cryptocurrency market


# Clustering patterns in efficiency and the coming-of-age of the cryptocurrency market









The efficient market hypothesis has far-reaching implications for financial trading and market stability. Whether or not cryptocurrencies are informationally efficient has therefore been the subject of intense recent investigation. Here, we use permutation entropy and statistical complexity over sliding time-windows of price log returns to quantify the dynamic efficiency of more than four hundred cryptocurrencies. We consider that a cryptocurrency is efficient within a time-window when these two complexity measures are statistically indistinguishable from their values obtained on randomly shuffled data. We find that 37% of the cryptocurrencies in our study stay efficient over 80% of the time, whereas 20% are informationally efficient in less than 20% of the time. Our results also show that the efficiency is not correlated with the market capitalization of the cryptocurrencies. A dynamic analysis of informational efficiency over time reveals clustering patterns in which different cryptocurrencies with similar temporal patterns form four clusters, and moreover, younger currencies in each group appear poised to follow the trend of their 'elders'. The cryptocurrency market thus already shows notable adherence to the efficient market hypothesis, although data also reveals that the coming-of-age of digital currencies is in this regard still very much underway.

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.