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문서 319개
이 논문은 모의 거래 환경에서 재고를 관리하도록 에이전트를 학습시키는 암호화폐 마켓메이킹용 심층 강화학습 프레임워크를 설명합니다. 환경은 지정가 주문장 데이터와 주문 흐름 도착 통계로 시장 관측값을 나타냅니다. 정책 경사 알고리즘을 에이전트로 사용하며, 순방향 신경망이 정책 또는 가치 함수를 근사합니다. 실험은 보상 함수 두 가지를 비교하고 일별 및 평균 거래 수익률로 에이전트와 보상의 조합을 평가합니다. 저자들은 이 프레임워크가 마켓메이커가 직면하는 확률적…
이 보고서는 BTUSD 인버스 옵션 가격을 미래 비트코인 수익률의 실증 분포로 나타낼 수 있는지 살펴봅니다. 옵션 가격에 로지스틱 확률 밀도를 적합한 결과, 적합도가 양호하며 분포를 적게는 3개 또는 1개의 매개변수로 설명할 수 있다고 보고합니다. 적합된 형태는 스케일링 계수를 적용한 선도가격 움직임에 해당합니다. 문서는 바닐라 인버스 옵션 가격과 선물 가격을 연결하는 풋콜 패리티 관계도 도출합니다. 주요 한계는 관찰된 적합도가 완전한 확률 가격 모형의…
이 연구는 암호화폐 재단 채널의 정보성 트윗이 이후 15분 동안의 가격 변동과 관련이 있는지 살펴봅니다. 게시 이후 수익률과 초과수익률을 비교하면서 감정 양극화와 문구·트윗량 등 메시지 특성을 고려합니다. 측정된 감정 자체는 가격 움직임과 뚜렷한 관계를 보이지 않았으며, 유의한 수익률 상승은 처음 3분에 집중된 것으로 나타납니다. 저자들은 해당 메시지에서 관찰된 부정적인 가격 효과가 없었다고 보고합니다. 분석에 기반한 기초 트레이딩 알고리즘은 15분 동안…
이 연구는 심층 강화학습을 이용한 암호화폐 일중 포트폴리오 매매의 앙상블 접근법을 제시합니다. 여러 검증 기간으로 후보 모형을 선택한 다음 혼합 분포를 통해 선택된 정책을 결합합니다. 목표는 확률성이 매우 높은 시장 환경에서 일반화 성능을 높이는 것입니다. 저자들은 세분화된 표본외 테스트 기간에 걸쳐 성능을 평가하고, 변화하는 금융 데이터에 대응하기 위해 모형을 주기적으로 재학습합니다. 단일 심층 강화학습 전략 및 패시브 투자와 비교해 표본외 성과가…
이 문서는 유전 알고리즘과 여러 지능형 에이전트의 협력을 결합한 암호화폐 트레이딩 전략 최적화 프레임워크를 제시합니다. 시장 상황이 변할 때 전략 매개변수를 조정하도록 설계됐으며, 실시간 시장 미시구조 정보와 전략 성과 피드백을 이용해 진화 탐색을 이끕니다. 이 접근법은 변동성이 크고 비정상성을 보이는 시장에는 기존의 정적 매개변수 최적화가 적합하지 않다는 저자들의 문제의식에 대응합니다. 보고된 평가는 암호화폐 세 종목을 다루며 총수익률과 위험 조정 지표가…
이 연구는 탈중앙화 암호화폐 거래에서 다중프랙탈 거동이 나타나는지 살펴봅니다. 다중프랙탈 거동은 변동 크기에 따른 변화와 스케일링을 설명하는 방식입니다. 문서에 명시된 기간의 Uniswap Universal Router 틱 단위 거래에 다중프랙탈 비추세 변동 분석을 적용합니다. 분석 결과 중앙화 거래소보다 유동성이 낮은데도 다중프랙탈성이 나타나기 시작합니다. 보고된 스펙트럼은 크게 비대칭이며, 큰 변동이 다중프랙탈 구조의 상당 부분을 이끄는 반면 작은 변동은…
이 연구는 2010년부터 2018년까지 비트코인, 이더리움, 대시, 라이트코인, 모네로의 주간 가격을 자기회귀 분포 시차 접근법으로 분석합니다. 암호화폐 시장 베타, 거래량, 변동성, 암호화폐 선호도, S&P 500를 가격에 영향을 줄 수 있는 요인으로 살펴봅니다. 보고된 결과에서는 베타, 거래량, 변동성이 5개 코인 모두의 장·단기 유의 요인으로 나타났고, 선호도는 장기적으로만 가격과 연관됩니다. 보고된 S&P 500 관계는 비트코인, 이더리움,…
이 논문은 트레이딩 활동을 나타내고 비대칭 및 두꺼운 꼬리 수익률을 포착하는 데 도움이 되는 연속시간 금융 모형용 조절 확률 시계를 제안합니다. 반복 평균에서 착안한 커널을 사용해 레비 서브오디네이터(종속 과정)로 만든 시계 또는 비음의 독립 증가를 갖는 더 일반적인 과정을 조정합니다. 조절 매개변수는 거래 횟수를 줄이거나 트레이딩 강도를 바꾸지 않고 조정 정도를 통제합니다. 저자들은 라플라스 변환, 특성 삼중항, 누적량을 분석하며, 추정과 옵션 보정,…
이 연구는 이벤트 계약 정산을 하나의 보편적인 시각이 아니라 공개된 시장 상태의 연속으로 다룹니다. Kalshi에서 등록된 참여 및 후속 관측 기간을 사용해 시장 구성, 수명주기 메시지, 최종 종점, 누락된 관측치를 구분합니다. 공개 REST 및 WebSocket 데이터를 사용해 정확한 종점을 식별하고, 가능한 경우 판정 시각과 종점 시각을 연결합니다. 보고된 종점 포착률은 특히 REST에서 높지만 중간 경로 포착률은 더 낮고 시장군에 따라 다릅니다. 논문은…
이 문서는 거래에 공동 고정 가스비도 드는 상황에서 유동성 공급자가 수수료가 다른 탈중앙 거래소 풀 중 어디를 선택하는지 살펴봅니다. 높은 수수료 풀은 역선택 노출과 포지션 관리 부담을 줄일 수 있고, 낮은 수수료 풀은 거래 수수료가 저렴하며 포지션을 더 적극적으로 관리할 의향이 있는 대형 공급자를 끌어들일 수 있다는 상충 관계를 설명합니다. Uniswap 데이터에 따르면 높은 수수료 풀은 유동성의 다수를 차지하지만 거래량 비중은 더 작습니다. 대형 공급자는…
논문은 2019부터 2022까지의 비트코인 장중 고빈도 데이터를 분석하고, 변동성이 급격히 바뀐 시점을 기준으로 표본을 두 기간으로 나눕니다. 수익률은 짧은 구간에서 아확산, 긴 구간에서 약한 초확산을 보이는 이상 확산으로 설명됩니다. 연구는 q-가우시안 분포로 두꺼운 꼬리를 살펴보고 수익률 자기상관을 통해 의존성을 조사합니다. 절대수익률 자기상관은 두 기간 모두 처음에는 멱법칙 패턴을 따르는 반면, 일반 수익률 자기상관은 빠르게 감소합니다. 두 번째 기간의…
이 연구는 바이낸스의 과거 거래 데이터에서 알고리즘 트레이딩 활동을 식별하고 측정하는 방법을 개발합니다. 중개 코인을 거쳐 한 코인을 다른 코인으로 바꾸는 간접 내부 전환에 초점을 둡니다. 직접 전환보다 유리한 환율을 얻는 방식입니다. 저자들은 이를 삼각 차익거래의 하위 전략으로 보고, 수익성과 위험을 살펴보며 봇이 손실을 줄이는 두 가지 방법도 다룹니다. 보고된 교환 비율은 직접 전환보다 0.144%, 즉 14.4 베이시스 포인트 더 유리하며, 전체…
이 연구는 암호화폐 가격의 상승 또는 하락 여부를 예측하는 머신러닝 분류 접근법을 설명합니다. 과거 비트코인 종가 데이터로 학습하며, 이동평균 수렴확산 지수, 상대강도지수, 볼린저 밴드와 같은 일반적인 기술 지표를 사용합니다. 목적은 수치 가격 예측이 아니라 매수 또는 매도 결정에 참고할 수 있는 방향성 정보를 제공하는 것입니다. 문서는 혼동 행렬과 수신자 조작 특성 곡선을 포함한 시뮬레이션으로 모델 성능을 평가하고, 매수/매도 신호 정확도가 92퍼센트보다…
이 문서는 지역에서 형성된 디지털 경제를 뒷받침하는 풀뿌리 암호화폐용 결제 시스템인 Grassroots Flash를 소개합니다. 제안된 시스템은 블록체인의 방향성 비순환 그래프 방식에 해당한다고 설명된 블록레이스를 사용해 참여자 간 결제를 지원합니다. 더 큰 목표는 초기 자본이나 외부 신용 없이 지역 경제가 형성되고 서로 교류하며, 시간이 지나면서 연결될 수 있도록 하는 것입니다. 논문은 시스템의 안전성, 활성성, 프라이버시, 효율성을 분석하고 이 설계가…
이 논문은 자동 디레버리징(ADL)을 모형화합니다. 청산으로 지급 능력을 유지할 수 없을 때 무기한 선물 거래소가 손실을 분담하는 데 사용하는 장치입니다. 핵심 이론 결과는 삼중 딜레마입니다. ADL 정책은 거래소의 지급 능력, 거래소 수익, 트레이더 공정성을 동시에 보장할 수 없습니다. 저자들은 참여가 늘수록 손실 없는 손실 분담을 불가능하게 만드는 규모 확대에 따른 도덕적 해이도 확인합니다. 이러한 상충 목표를 조정하기 위한 세 가지 메커니즘 유형을…
이 논문은 대중의 COVID-19 관심도가 비트코인 수익률을 설명하는 데 도움이 되는지, 그리고 개인주의와 집단주의 전통을 지닌 국가 사이에서 관계가 다른지 살펴봅니다. 11년 2월 2020일부터 9년 5월 2022일까지 8개 주요 경제권을 분석합니다. 연구는 국가별 팬데믹 우려의 시점 차이를 반영하고 Google 검색 표본 추출의 차이와 관련된 잠재적 추정 편향을 다루기 위해 롤링 및 재귀적 변화 절차를 사용합니다. Granger 인과관계 분석에 따르면…
이 논문은 위험 관리 환경에서 암호화폐 수익률을 연구하기 위한 선형 기대분위수 은닉 마르코프 모형을 제시합니다. 기대분위수를 사용하면 수익률 분포의 비대칭적인 부분에 초점을 둘 수 있으며, 관측되지 않은 이산 마르코프 연쇄에 따라 모형 계수가 시간에 따라 변합니다. 추정에는 비대칭 정규분포를 사용하고, 모수 갱신식을 포함한 기댓값-최대화 절차를 적용합니다. 저자들은 여러 실험 설정에서 얻은 시뮬레이션 데이터와 주요 세계 시장 지수에 대응하는 일별 비트코인…
이 논문은 아토믹 스왑 기술을 사용해 서로 다른 블록체인의 암호화폐 사이에 초과담보 부채 상품을 만드는 방법인 아토믹 대출을 제안합니다. 이 설계는 신뢰할 수 있는 중개자에 의존하지 않고 참여자끼리 거래할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 가능한 용도로는 암호화폐 보유자가 기존 금융 시스템에서 사용하기 위해 법정화폐나 스테이블코인에 접근하도록 돕는 것과 마진 트레이딩에 레버리지를 제공하는 것이 있습니다. 채무불이행이 발생하면 제시된 담보를 청산하기 위한…
이 체계적 문헌 검토는 비트코인을 주요 사례로 작업증명 합의 및 보상 시스템에 대한 공격을 살펴봅니다. 이기적 채굴, 이중 지불, 블록 보류 공격을 다루며, 이러한 공격은 블록체인 보안, 운영 효율성 또는 채굴 보상 분배를 저해할 수 있습니다. 검토는 각 공격을 따로 살펴보는 한편, 다른 공격이나 네트워크 계층 전술, 정직한 채굴 행동과 결합된 경우도 고려합니다. 경쟁하는 채굴 풀이 서로를 상대로 전략을 사용하는 상황과 이로 인해 경제적 수익이 어떻게 달라질…
이 논문은 비트코인 무기한 선물의 중앙화 거래소와 탈중앙화 거래소에서 트레이더 행동을 비교하고, 거래소를 세 가지 구조 모델로 분류한다. 거래량, 미결제약정, 청산, 레버리지, 가격 변동성을 살펴본다. 가상 자동화 시장 조성을 사용하는 탈중앙화 거래소에서는 롱 포지션과 숏 포지션에 따라 미결제약정과의 관계가 다르게 나타났다고 보고한다. 오라클 가격을 사용하는 거래소의 트레이더는 기초자산의 움직임에 반응하는 가격 수용자로 행동하는 경향이 있다. 또한 정보가…
이 연구는 기만적인 웹사이트와 모바일 앱을 통해 암호화폐 거래소를 사칭하는 사기의 특징을 분석한다. 연구진은 신고된 사기 사례를 모으고 오타 유도 도메인을 생성해 추가 사례를 찾은 뒤, 관련 사이트와 앱을 유형별로 묶었다. 두 사기 경로가 어떻게 연결되는지 살펴보고 신고된 금전 피해와 앱 배포 현황을 평가했다.
이 논문은 암호화폐 매매에서 심층 강화학습(DRL)의 백테스트 과최적화를 가설 검정 문제로 다룬다. DRL 에이전트를 학습시키고 각 에이전트의 과최적화 확률을 추정한 뒤, 과최적화로 판단된 에이전트를 기각한다. 목표는 과거 테스트에서 발생하는 거짓 양성을 줄이고 선정된 전략이 백테스트 이후에도 잘 작동할 가능성을 높이는 것이다.
이 연구는 눈에 보이는 거래 행동이 암호화폐 시장의 후속 활동에 영향을 미칠 수 있는지 실험으로 살펴본다. 연구진은 6개월 동안 217개 암호화폐에서 저비용 거래를 실행하는 봇을 배치해 10만 건이 넘는 거래를 수행했다. 개별 매수 행동 뒤에 그 개입 규모보다 수백 배 큰 단기 매수 활동 증가가 뒤따랐다고 보고한다. 연구 결과는 동료 효과가 거래 활동을 좌우할 수 있고 거래소 설계가 이러한 동학에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 이 실험은 모든 암호화폐…
이 연구는 암호화폐 플랫폼에서 다변량 페어 트레이딩을 위한 최적 매매 기법을 소개합니다. 암호화폐와 연계된 법정통화 묶음을 선정해 차익거래 기회를 함께 모니터링합니다. 서로 충돌하는 신호를 조정하기 위해 수익성과 위험 선호 간 균형을 맞추는 이중 목적 볼록 최적화를 사용하며, 변동성 페널티와 행동 임계값을 조정할 수 있습니다. 설명된 차익거래에는 외부 공매도나 차익거래 기간 중 중간 자산 보유가 필요하지 않습니다. 2020년부터 2022년까지 강세장과…