コンテンツへスキップ
ライブラリの全資料

暗号資産リターンの局面を捉えるベイズ隠れマルコフモデル

記事 arXiv papers · 著者: Constandina Koki et al.
原文を読む

サマリー

複数状態の隠れマルコフモデルを用いて、Bitcoin、Ether、Rippleのリターンを予測・説明しています。非均質な隠れマルコフモデルを含むモデル種を比較し、金融・経済・暗号資産固有の予測変数を検討しています。3資産すべてで、非均質モデルの4状態仕様が、比較対象モデルの中で最も高い1期先予測性能を示しています。

著者らは、単一局面のランダムウォークに対する改善を、異なるリターン特性の期間を捉える潜在状態によるものとしています。Bitcoinでは、報告された状態が強気、弱気、落ち着いた状況を区別し、EtherとRippleでは利益とリスクの特性によって期間を分けます。また、予測変数との関係は隠れ状態ごとに異なり、線形または非線形になり得ると分析しています。これらは選択された暗号資産、モデル、サンプルに関する実証結果です。説明にはサンプル日付や詳細な性能指標がなく、他の資産や将来の期間にも一般化できるとは示されていません。

主なアイデア

  • 複数状態の隠れマルコフモデルにより、暗号資産リターンの潜在局面の変化を表します。
  • 検証したモデルの中では、4状態の非均質モデルが最も高い1期先予測性能を示しています。
  • 潜在状態はBitcoin、Ether、Rippleの異なるリターン特性を反映しています。
  • 予測変数の効果は状態ごとに異なり、線形にも非線形にもなり得ます。
  • 報告された証拠は、検討対象の資産とモデルに限られます。

タグ

暗号資産機械学習統計ボラティリティ
全文
# Exploring the Predictability of Cryptocurrencies via Bayesian Hidden Markov Models


# Exploring the Predictability of Cryptocurrencies via Bayesian Hidden Markov Models









In this paper, we consider a variety of multi-state Hidden Markov models for predicting and explaining the Bitcoin, Ether and Ripple returns in the presence of state (regime) dynamics. In addition, we examine the effects of several financial, economic and cryptocurrency specific predictors on the cryptocurrency return series. Our results indicate that the Non-Homogeneous Hidden Markov (NHHM) model with four states has the best one-step-ahead forecasting performance among all competing models for all three series. The dominance of the predictive densities over the single regime random walk model relies on the fact that the states capture alternating periods with distinct return characteristics. In particular, the four state NHHM model distinguishes bull, bear and calm regimes for the Bitcoin series, and periods with different profit and risk magnitudes for the Ether and Ripple series. Also, conditionally on the hidden states, it identifies predictors with different linear and non-linear effects on the cryptocurrency returns. These empirical findings provide important insight for portfolio management and policy implementation.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。