ビットコインリターンの長期記憶とマルチスケール自己相似性
記事 arXiv papers · 著者: Aurelio F. Bariviera et al.
サマリー
この論文は、ビットコインリターンの統計的性質を調べ、従来型通貨の動きと比較するとともに、時間スケールごとの挙動を検討しています。実証分析では、研究対象期間に単一のビットコイン取引プラットフォームから得た取引データを使っています。長期依存性を評価するため、トレンド除去変動分析を適用し、スライディングウィンドウでハースト指数を計算することで、推定された持続性が時間とともに変化できるようにしています。
報告された推定値はビットコインの初期には大きく変動し、標本期間の後半では安定する傾向があります。マルチスケール分析では、ハースト指数に類似した挙動が見られ、著者らはこれを自己相似性の証拠と解釈しています。これらの知見は過去の統計的パターンを示すもので、利益につながる取引シグナルや観察された依存性の持続を立証していません。単一プラットフォームのデータと有限の過去期間に限られるため、ビットコイン市場全体や将来の状況にどこまで一般化できるかにも制約があります。
主なアイデア
- ビットコインリターンの動きを標準的な通貨の動きと比較しています。
- トレンド除去変動分析を用いて長期依存性を推定しています。
- スライディングウィンドウで標本期間を通じたハースト指数の変化を追跡しています。
- ビットコインの初期には推定値が変動し、その後は安定する傾向があります。
- マルチスケールの推定値には類似した挙動が見られ、自己相似性と解釈されています。
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全文
# Some stylized facts of the Bitcoin market # Some stylized facts of the Bitcoin market In recent years a new type of tradable assets appeared, generically known as cryptocurrencies. Among them, the most widespread is Bitcoin. Given its novelty, this paper investigates some statistical properties of the Bitcoin market. This study compares Bitcoin and standard currencies dynamics and focuses on the analysis of returns at different time scales. We test the presence of long memory in return time series from 2011 to 2017, using transaction data from one Bitcoin platform. We compute the Hurst exponent by means of the Detrended Fluctuation Analysis method, using a sliding window in order to measure long range dependence. We detect that Hurst exponents changes significantly during the first years of existence of Bitcoin, tending to stabilize in recent times. Additionally, multiscale analysis shows a similar behavior of the Hurst exponent, implying a self-similar process.
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