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この論文は、自己回帰条件付き期間モデルにおける尤度ベースの推論のためのブートストラップ手法を開発しています。観測値は一定期間内に記録された継続時間であるため、観測数はランダムになり得ます。また、期間の期待値が無限となる場合は漸近的な挙動も変わります。著者らは2つの再帰的ブートストラップ設計を検討しています。1つは期間を固定し、もう1つは期間の数を固定して時間幅を変動させます。…

この研究は、ビットコインとイーサリアムの日次リターンの裾を比較します。先行研究に基づく一般化テーパード安定分布の7パラメータ推定値を用い、観測リターンが正規分布を基準とした場合とどう異なるかを評価するため、正規分布との分位点・分位点プロットを調べています。…

この研究は、暗号資産に関するソーシャルメディア上の議論の時期や話題が、その後の価格動向と関連するかを調べています。ソーシャルメディアコミュニティの投稿に動的トピックモデリングを適用し、ホークスモデルを用いて話題の出現と暗号資産価格の相互作用を分析します。この手法は、特定のリターンパターンに先行する可能性のある話題の特定を目的としています。…

この論文では、暗号資産価格を、時間とともに変化する非線形ポテンシャル場の中の軌道としてモデル化しています。ベイズ推論とガウス過程を組み合わせて過去の価格から場を推定し、推定したアトラクターとリペラーを市場環境や暗号資産間の構造的関係を示す指標として使います。提案するポテンシャル関数の存在を裏付けるため、リアプノフ安定性解析を用いています。 著者らは、April 2017からNovember…

取引所における通貨ペアの選択を最適化問題として扱います。取引所は運用の複雑さを抑えながら、すべての通貨を取引可能にし、流動性の高いペアを優先する必要があります。考えられるペアの大半は取引量が観測されないため、提案手法ではまず正則化付き切り詰め固有値分解で欠損値を推定します。次に、すべての通貨が取引可能な状態を保つ連結性制約の下、ヒューリスティックによる誘導と枝刈りを用いた分枝限定法でペアを選びます。…

リターンの相互予測可能性と技術的類似性という2種類の情報を使い、時間変化する暗号資産ネットワークを構築しています。ネットワークの変化に応じてグループ、すなわちコミュニティを推定するため、動的な共変量支援スペクトルクラスタリングを適用しています。分析では、これらのコミュニティをリスク伝播や市場の区分を理解するうえで有用なものとして扱っています。…

Lockchain Protocolは、ビットコイン取引で必須の4バイトのnLockTimeフィールドを、メタプロトコル用の小型メタデータヘッダーとして利用します。符号化する値を、使われていない過去のUnixタイムスタンプ範囲に限定することで、プロトコル信号、タイプ、バリアント、シーケンス識別子の各フィールドを割り当てます。文書によれば、ビットコインのコンセンサスルールとポリシールールの範囲内に収まります。…

この文書は、現在の無期限先物の注文板から清算執行リスクを推定する枠組み、スリッページ・アット・リスク（SaR）を紹介します。関連する指標を三つ定義します。横断面のスリッページ分位点、分布の裾における期待スリッページ、ドル換算した裾スリッページの合計です。過去のリターンに基づくリスク指標とは異なり、これらの指標は現在の市場の厚みの下で清算を執行するコストを表すことを意図しています。…

この文書は、Poloniexで取引されるトークンから、パンプ・アンド・ダンプが疑われる事象を特定する教師なし手法を説明します。価格と出来高の閾値を、指数加重移動平均やボラティリティ指標と組み合わせます。通常の異常検知手法では小さな活動の急増を意味のある事象と誤認しうる、流動性の低い資産や長期間取引がない資産も考慮できるよう、閾値は観測された取引パターンに合わせて設定されています。…

この研究は、長短期記憶（LSTM）価格モデルと近接方策最適化（PPO）を組み合わせた、自動高頻度ビットコイン取引の枠組みを提案します。価格をエージェントの状態、取引を行動、リターンを報酬として表します。価格予測部分では、サポートベクターマシン、多層パーセプトロン、LSTM、時間畳み込みネットワーク、Transformerを比較し、報告された実験ではLSTMが優位でした。…

この研究では、公開されているBinance…

本研究は、一般化自己回帰条件付き不均一分散（GARCH）手法で、ビットコインの分単位のリターン・ボラティリティをモデル化します。GARCHファミリーの変種で表現される過去のリターンとボラティリティを、分布混合仮説と組み合わせます。この仮説では、市場の情報フローがリターンの動きを説明する手掛かりとなります。ビットコイン関連のツイートと取引高を、外部情報シグナルとして用います。…

本研究では、ポストCOVID期のBitcoinとEtherについて、高頻度取引の特徴を調べています。時間スケール間の非線形な依存関係の検出に適した、多重フラクタル脱トレンド交差相関分析を用いて、リターン、時間単位あたりの平均取引件数、取引高を分析しています。各系列を個別に見るとともに、2つの暗号資産間の関係も検討しています。…

本稿は、価格リターンの確率密度をノンパラメトリックなカーネル法で推定します。推定分布が帯域幅に大きく左右されるため、情報理論と複雑系の研究に基づく新たな複雑性指標を最大化して帯域幅を選ぶ方法を提案します。目的は過学習と学習不足の両方を避けることです。…

本論文は、ビットコイン取引の研究を目的とした人工暗号資産市場を説明しています。ランダムトレーダーとチャーティストという異質な二つのトレーダー群をモデル化し、各自の戦略と保有するビットコインまたは法定通貨の残高に応じて、売買注文を出します。ビットコインの供給量は実市場に連動した速度で時間とともに増加しますが、マイニングの過程自体はモデル化していません。…

この文書は、短期的な流動性変動を測定し、暗号資産市場で仮装売買の可能性を検出する方法を提案しています。流動性ジャンプを変動の大きさ、流動性拡散をそのボラティリティと定義しています。提案するシグナルは、両指標が同時に上昇することです。通常の流動性変化と相場操縦に関連する活動を区別することを目指し、比較対象としてUS株を用いています。…

この文書は、指値注文板を採用した初期のイーサリアム分散型取引所、IDEXとEtherDeltaにおける仮装売買の特定・測定方法を検討しています。自己取引、複数口座の組み合わせ、より複雑な構成など、仮装売買の法的定義に該当する口座や取引構造を探しています。本研究は、関与した口座と構造の下限推定値に加え、仮装売買の取引量が米ドル換算で159百万ドルに相当すると推定しています。…

この文書はエップス効果を紹介しています。関連資産のリターン間の相関は、一般にリターンの時間間隔が長くなるほど上昇します。続いて、外国為替市場と暗号資産市場でこのパターンから逸脱する例を説明しています。具体的には、特定の時間間隔でEUR/USDとBTC/USDのリターン間の相互相関が局所的に鋭いピークを示すという観測です。著者らは、この特徴が短期モメンタムトレーダーの存在を示す可能性があると解釈しています。…

本研究は、ブロックチェーンデータを用いてビットコインの保有期間と保有経過時間に応じた取引活動を調べています。保有期間の分布は裾が重く、1日から少なくとも200週間までの期間で、べき乗則指数の平均は約0.9と報告されています。分布は標本や価格レジームによって大きく異なり、指数は0.3から2.5の範囲です。著者らはこの変動をマルチスケーリングと表現しています。また、コインの経過時間と取引される割合の間に、指数が約−1.5のべき乗則の関係を見いだし、優先度付きキュー理論と整合すると述べています。…

本研究は、ビットコイン価格が時間とともにべき乗則に従うという主張を検証し、そのパターンが構造的に頑健か、予測に役立つかを調べています。Clauset–Shalizi–Newmanプロトコルをビットコインの裾に関わる分布に適用し、時間領域への3つの適用法を開発しています。報告された分布検定では、UTXO残高と日次絶対リターンについてべき乗則が棄却され、対数正規モデルが支持されました。また、当てはめた時間指数は時間原点を変えると大きく変化します。同じデータでは、一般的な診断手法でべき乗則とシグモイド曲線の積み重ねを区…

この論文では、平均分散最適化、条件付きバリュー・アット・リスク、マルコフ・レジーム転換を使い、国際分散ポートフォリオにビットコインを加えた場合の影響を評価しています。最初の2つの枠組みでは、ビットコインが分散投資を改善する可能性が示されました。ただし著者は、これらの手法がリターンの線形関係と正規分布を前提としていると指摘しています。ビットコインのリターンは両方の仮定を満たさないため、レジーム転換手法を開発する動機になっています。…

この論文では、オプションから得られる情報と実現リターンを使ってビットコインの1次・2次モーメントのリスクプレミアムを調べ、S&P 500と比較しています。ビットコインはボラティリティが高く、分散リスクプレミアムも高いと報告しています。リターン領域別の分解では、中程度のマイナスリターンがビットコイン全体のリターンプレミアムに占める割合は、US株式プレミアムに占める割合より小さいことが分かりました。…

この研究では、400を超える暗号資産について情報効率性の違いを評価しています。ローリング時間窓ごとに対数リターンから順列エントロピーと統計的複雑性を計算し、その指標をランダムにシャッフルしたデータの結果と比較します。ある時間窓での指標がシャッフルデータの値と統計的に区別できない場合、その通貨を効率的とみなします。…

MacroHFTは、暗号資産の分単位取引に向けた強化学習手法です。既存手法に関する2つの課題に取り組んでいます。エージェントは過学習して金融環境に方策を適応できないことがあり、単一エージェントの判断は市場環境が急変すると偏る可能性があります。この手法では、トレンドやボラティリティなどの市場指標を使ってデータを整理し、複数の専門化したサブエージェントを訓練します。それぞれのアダプターが、現在の環境に合わせて行動を調整します。…