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市場効率の変化とビットコインのリターン・ボラティリティの長期記憶

記事 arXiv papers · 著者: Aurelio F. Bariviera
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サマリー

本研究は、2011から2017にかけてビットコインのリターンとボラティリティに長期記憶が見られたか、またその挙動が時間とともにどう変化したかを調べています。再スケーリング範囲分析（R/S）とデトレンド変動分析（DFA）でハースト指数を推定し、持続性と情報効率の変化を捉える能力を比較しています。

報告された結果では、R/Sは長期記憶を捉える傾向がある一方、DFAは時間経過に伴う変化をより明確に識別します。サンプル前半ではリターンに持続性があり、2014以降は情報効率が高まったように見えます。日中の高値と安値の対数差で測定したボラティリティには、期間を通じて長期記憶が残ります。これらの結果は、リターンとボラティリティが異なる生成過程を反映する可能性を示唆しています。証拠は指定されたビットコインのサンプルと手法に限られます。要約には頑健性検証の詳細や、検出された持続性が収益性のあるトレード戦略を支えるかどうかは示されていません。

主なアイデア

  • ハースト指数の手法を用いて、2011から2017までのビットコインのリターンとボラティリティの持続性を追跡します。
  • R/S分析は長期記憶を検出しやすく、DFAは時間とともに変化する効率をより捉えます。
  • サンプル前半のビットコインリターンには持続性があり、2014以降は情報効率が高まっています。
  • 日中の高値・安値から測るボラティリティには、サンプル期間を通じて長期記憶が見られます。
  • リターンとボラティリティのパターンは、異なる基礎的な過程から生じる可能性があります。

タグ

暗号資産統計ボラティリティ
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# The inefficiency of Bitcoin revisited: a dynamic approach


# The inefficiency of Bitcoin revisited: a dynamic approach









This letter revisits the informational efficiency of the Bitcoin market. In particular we analyze the time-varying behavior of long memory of returns on Bitcoin and volatility 2011 until 2017, using the Hurst exponent. Our results are twofold. First, R/S method is prone to detect long memory, whereas DFA method can discriminate more precisely variations in informational efficiency across time. Second, daily returns exhibit persistent behavior in the first half of the period under study, whereas its behavior is more informational efficient since 2014. Finally, price volatility, measured as the logarithmic difference between intraday high and low prices exhibits long memory during all the period. This reflects a different underlying dynamic process generating the prices and volatility.

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。