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暗号資産市場におけるペア間・高次の情報フロー

記事 arXiv papers · 著者: Tomas Scagliarini et al.
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サマリー

この研究では、暗号資産を取引ネットワークのノードとして表し、週次の米ドル建て対数リターンにGranger因果関係が見られる場合にノード間を結びます。2020年と2021年に、こうしたつながりや、より広範な統計的依存関係がどう変化したかを調べます。ペア間の影響はGranger因果性で測り、高次の関係は複数資産間の冗長性と相乗性を区別するO-informationで評価します。

報告されたペア間ネットワークでは、パンデミックによる混乱や急な価格上昇など主要な市場イベントの前後で活動が活発になる一方、週次の期間ごとに見た構造は比較的安定しています。最も影響力の大きいノードはコインです。ステーブルコインはペア間の分析では重要性が限られますが、相乗的な高次の回路では目立ちます。また、著者らは2021年前半の高い取引量を、より複雑なネットワーク動態への移行と関連付けています。結果は市場の依存関係を調べる補完的な方法を示しますが、特定の期間についてのもので、選択したリターン頻度と統計的尺度に依存します。トレード戦略を確立するものでも、ネットワーク分析を超えた因果メカニズムを証明するものでもありません。

主なアイデア

  • 週次対数リターン間のGranger因果リンクから、暗号資産ネットワークを構築します。
  • ペア間ネットワークの活動は主要な市場イベントの前後で活発になりますが、観測された構造は週次の期間ごとに比較的安定しています。
  • ステーブルコインはペア間のつながりでは役割が限られますが、相乗的な高次関係には頻繁に現れます。
  • 2021年初頭の高い取引量は、より複雑なネットワーク動態への移行と同時に見られます。
  • ペア間および高次の依存尺度は、暗号資産市場の相補的な側面を捉えます。

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暗号資産統計市場マイクロストラクチャー
全文
# Pairwise and high-order dependencies in the cryptocurrency trading network


# Pairwise and high-order dependencies in the cryptocurrency trading network









In this paper we analyse the effects of information flows in cryptocurrency markets. We first define a cryptocurrency trading network, i.e. the network made using cryptocurrencies as nodes and the Granger causality among their weekly log returns as links, later we analyse its evolution over time. In particular, with reference to years 2020 and 2021, we study the logarithmic US dollar price returns of the cryptocurrency trading network using both pairwise and high-order statistical dependencies, quantified by Granger causality and O-information, respectively. With reference to the former, we find that it shows peaks in correspondence of important events, like e.g., Covid-19 pandemic turbulence or occasional sudden prices rise. The corresponding network structure is rather stable, across weekly time windows in the period considered and the coins are the most influential nodes in the network. In the pairwise description of the network, stable coins seem to play a marginal role whereas, turning high-order dependencies, they appear in the highest number of synergistic information circuits, thus proving that they play a major role for high order effects. With reference to redundancy and synergy with the time evolution of the total transactions in US dollars, we find that their large volume in the first semester of 2021 seems to have triggered a transition in the cryptocurrency network toward a more complex dynamical landscape. Our results show that pairwise and high-order descriptions of complex financial systems provide complementary information for cryptocurrency analysis.

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