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ビットコインとイーサの売買活動におけるマルチフラクタル相互相関

記事 arXiv papers · 著者: Marcin Wątorek et al.
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サマリー

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。

著者らは、資産間の相互相関を含め、すべての指標にマルチフラクタル構造が見られると報告しています。一方の資産の系列を時間的にずらすと、短期スケールの相互相関は一部弱まりますが、消失はしません。どちらの資産を先行と見なすかによる質的な違いも見られません。十分に長いスケールでは、同時点とラグ付きの相互相関は同じ大きさに収束します。本稿は統計的な知見を示すもので、売買戦略を提示していません。また、予測検定、サンプルの詳細、測定された依存関係を純リターンに変換できる証拠もありません。

主なアイデア

  • 分析対象はビットコインとイーサのリターン、取引回数、取引高です。
  • 非線形な時系列依存の分析に、マルチフラクタル・デトレンデッド相互相関分析を用います。
  • 個別系列と資産間の関係の両方にマルチフラクタル構造が見られると報告されています。
  • 一方の資産を時間的にずらすと、短期スケールの相互相関は一部弱まりますが、消失しません。
  • 長期スケールでは、同時点とラグ付きの相互相関は同じ大きさに収束し、先行方向による質的な非対称性は報告されていません。

タグ

暗号資産統計市場マイクロストラクチャー高頻度取引
全文
# Multifractal cross-correlations of bitcoin and ether trading characteristics in the post-COVID-19 time


# Multifractal cross-correlations of bitcoin and ether trading characteristics in the post-COVID-19 time









Unlike price fluctuations, the temporal structure of cryptocurrency trading has seldom been a subject of systematic study. In order to fill this gap, we analyse detrended correlations of the price returns, the average number of trades in time unit, and the traded volume based on high-frequency data representing two major cryptocurrencies: bitcoin and ether. We apply the multifractal detrended cross-correlation analysis, which is considered the most reliable method for identifying nonlinear correlations in time series. We find that all the quantities considered in our study show an unambiguous multifractal structure from both the univariate (auto-correlation) and bivariate (cross-correlation) perspectives. We looked at the bitcoin--ether cross-correlations in simultaneously recorded signals, as well as in time-lagged signals, in which a time series for one of the cryptocurrencies is shifted with respect to the other. Such a shift suppresses the cross-correlations partially for short time scales, but does not remove them completely. We did not observe any qualitative asymmetry in the results for the two choices of a leading asset. The cross-correlations for the simultaneous and lagged time series became the same in magnitude for the sufficiently long scales.

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