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이 논문은 온체인, 거래소, 채굴자 데이터를 포함한 CryptoQuant 신호와 고래 알림 게시물이 다음 날 비트코인 변동성, 특히 극단적인 급등을 예측하는 데 도움이 되는지 연구합니다. Synthesizer Transformer 예측 모델을 제안하고 기존 접근법과 성능을 비교합니다. 저자들은 이러한 데이터 소스를 사용할 때 모델이 극단적 변동성을 더 잘 예측한다고 보고하지만, 설명에는 표본 기간, 자산 시장 세부 사항, 수치 비교 결과가 없습니다. 연구는…
이 연구는 유럽 암호화폐 시장의 고빈도 관측치를 분석해 알고리즘 트레이딩과 관련된 장중 활동을 살펴봅니다. 수익률, 거래량, 변동성의 주기적 패턴, CRIX 암호화폐 지수와의 수익률 상관관계를 분석합니다. 또한 시간대별 시장 통계를 요약해 하루 중 활동이 어떻게 달라지는지 설명합니다. 발췌문에 따르면, 이 연구 결과는 해당 시장의 장중 모멘텀과 경제적 가치의 잠재적 예측 가능성을 정량적으로 살펴보는 관점을 제공합니다. 구체적인 추정치나 데이터 간격, 표본…
이 논문은 금융자산 간 포트폴리오 재배분을 위한 모델 비의존 강화학습 프레임워크를 제시합니다. 독립 평가기 앙상블, 이전 포트폴리오 비중의 기억, 온라인 확률적 배치 학습, 명시적 보상 함수가 구성 요소입니다. 프레임워크는 합성곱 신경망, 순환 신경망, 장단기 기억 신경망으로 구현됩니다. 보고된 평가는 암호화폐 데이터에 30분 거래 주기를 적용한 백테스트 3건을 사용합니다. 저자들은 이 모델들을 다른 포트폴리오 선택 전략과 비교해, 수수료가 0.25%임에도…
이 문서는 암호화폐 무기한 스왑의 미결제약정이 시장 활동, 유동성, 거래소의 잠재적 레버리지와 어떤 관계인지 설명합니다. 미결제 계약 수가 최소 담보 요건을 나타낼 수 있으므로, 거래소별 미결제약정을 합산해 준비금 증명과 비교하면 지급능력 위험을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 연구는 2023의 두 기간에 걸친 유동성 높은 암호화폐 파생상품 거래소 7곳의 보고된 미결제약정을 틱 단위 거래 데이터와 비교합니다. 일부 대형 거래소가 미결제약정을 서로…
이 연구는 비트코인 상품 간 고빈도 실현 변동성과 그 전이를 분석하며, US 달러로 표시된 비트코인과 테더로 거래되는 비트코인을 비교합니다. 바이낸스의 테더 증거금 무기한 계약이 변동성 파급의 주요 원천으로, 다른 상품에 큰 변동성을 전달하면서 자신은 상대적으로 적게 받는다고 분석합니다. 또한 US 거래 시간에 시장 반응성이 더 높고, 서구 주식시장이 열려 있을 때 암호화폐 시장의 상호 연결성이 더 강하다고 보고합니다. 이러한 결과는 비트코인 변동성 연구와…
이 논문은 거래소 주문 흐름을 활용해 고빈도 방향성 가격 움직임을 모델링하는 딥 순환 모형을 제안합니다. 주문 흐름은 가격 형성에 기여하는 유입 주문의 연속으로 설명합니다. 핵심 질문은 한 시장 국면에서 학습한 모형이 상황이 크게 바뀐 뒤에도 유용한지 여부입니다. 시간에 따른 안정성을 평가하기 위해 저자들은 2017 비트코인 거품 이전 데이터로 모형을 학습하고, 재학습 없이 거품 시기와 그 이후에 테스트합니다. 변동성이 매우 컸던 거품 시기에도 모형이…
이 연구는 거래자 신원이나 지갑 주소가 공개 데이터에 없는 중앙화 암호화폐 거래소의 현물 거래 기록에서 편도 차익거래(OWA) 가능성이 높은 거래 순서를 식별하는 방법을 제시합니다. 익명화된 거래에서 연결된 거래 순서를 추론해 이러한 활동의 발생 빈도와 총 거래량 및 수익을 추정합니다. 이 방법을 Binance의 5년치 데이터와 Kraken의 9년치 데이터에 적용해 Binance에서는 수억 건, Kraken에서는 거의 200만 건의 편도 차익거래 가능 거래…
이 연구는 2016년부터 2020년까지의 표본 기간에 비트코인, 이더리움, 리플의 일간 달러 수익률이 유로, 일본 엔, S&P 500, MSCI World Index 대비 안정적이었는지 살펴봅니다. 먼저 한 달보다 짧은 주기를 제거한 뒤, 필터링한 일간 수익률 간 관계를 세 가지 방법으로 평가합니다. 피어슨 상관관계, 시차 관계를 허용하는 동적 시간 왜곡, Black-Scholes 모형에서 도출한 범위에 기반한 누적 예측 오차 검정을 사용합니다. 저자들은…
이 연구는 암호화폐 가격 예측과 트레이딩 전략 개발에 순환 신경망을 적용하는 작업 흐름을 설명합니다. 시장의 변동성과 순환 모형이 시계열 데이터의 패턴을 표현할 수 있다는 점을 방법의 근거로 듭니다. 설명된 과정에는 데이터 수집과 전처리, 모형 개선, 예측을 활용한 트레이딩 전략 수립이 포함됩니다. 이 연구는 수익성과 위험을 평가하기 위해 백테스팅을 사용한다고 하지만, 데이터셋 세부 사항, 모형 구조, 트레이딩 규칙, 벤치마크 결과, 측정된 예측 정확도는…
이 연구는 가격이 오를지 내릴지 예측하지 않고 스트래들 옵션을 거래하는 자동화된 롱 변동성 접근법을 설명합니다. 시계열 입력에 대한 어텐션과 여러 주기의 정보를 활용하는 Transformer 기반 더블 딥 Q 네트워크를 적용합니다. 보상 설계는 더 긴 기간의 초과 수익을 중시하면서 손절 기준을 넘는 손실을 반영합니다. 불확실한 시장 상황에서는 저항 수준도 추가 맥락으로 사용합니다. 중국 주식, 브렌트유, 비트코인을 대상으로 실험합니다. 저자들은 테스트한 시장…
이 논문은 단일 통화 안의 활동 추적을 확장해 서로 다른 블록체인 원장에서 암호화폐 거래를 연결할 수 있는지 살펴봅니다. 한 암호화폐를 다른 암호화폐로 바꾸는 거래소 서비스에 초점을 맞춥니다. 이러한 서비스는 서로 분리된 거래 기록을 잇는 다리 역할을 할 수 있습니다. 연구진은 원장 간 연결을 식별하는 휴리스틱을 개발하고 통화 간 교환 활동 패턴을 분석합니다. 근거 자료는 13개월 동안 ShapeShift에서 수집한 활동 데이터와 8개 블록체인의 정보를…
이 문서는 가격이나 수익률을 직접 예측하는 대신 시장 상태를 분류해 전략을 구성하는 방법을 설명합니다. 레이블이 상태를 정의하고, 이동평균 같은 시장 특성은 해당 레이블을 구별하는 능력을 기준으로 선택합니다. 별도의 신경망이 특성으로 각 레이블을 예측해 매수 또는 매도 확률을 출력하며, 이 권고를 선형 결합해 후보 전략을 만듭니다. 앙상블에 넣을 전략을 고르기 위해 저자들은 과거 수익률을 바탕으로 점수를 만들고, 거래 횟수가 적거나 투입 자본이 적은 전략에는…
이 논문은 비트코인 수익률의 통계적 특성을 살펴보고 전통 화폐의 움직임과 비교하며 시간 척도별 특성도 다룹니다. 실증 표본은 분석 대상 기간에 단일 비트코인 플랫폼에서 수집한 거래 데이터로 구성됩니다. 장기 의존성을 평가하기 위해 시계열 변동 제거 분석을 적용하고 이동 구간에서 허스트 지수를 계산해 추정된 지속성이 시간에 따라 변할 수 있도록 합니다. 보고된 추정치는 비트코인 초기 몇 년 동안 크게 변하다가 표본 후반으로 갈수록 안정되는 경향을 보입니다.…
이 논문은 소셜 미디어의 감성과 관심도 지표가 암호화폐 10종의 일일 로그 수익률을 예측하는 데 도움이 되는지 평가합니다. 예측 변수에는 트위터와 레딧의 감성, 구글 트렌드 지수, 거래량이 포함됩니다. 예측 방법은 LASSO 규제를 적용한 벡터 자기회귀이며, 2018년 1월부터 2022년 1월까지의 일별 관측값을 대상으로 재귀적 30일 예측을 수행해 평가합니다. 또한 연구에서는 예측값을 벤치마크와 비교하고, 고차원 VAR에서 그랜저 인과관계를 분석하기 위해…
이 문서는 암호화된 커밋 후 공개 거래 시스템에서 무기한 선물의 펀딩률 신호가 거래자가 직접 작성한 상태 조작에 노출될 수 있는 방식을 살펴봅니다. 자신의 거래를 알고 있고 변경된 상태의 영향을 받는 청구권을 보유한 공격자는 펀딩 계산 입력값을 조작해 이익을 얻을 수 있습니다. 펀딩 이전은 펀딩률 신호와 수취 측 미결제약정 모두에 좌우되므로, 암호화 처리가 빠르더라도 공개가 지연되면 경제적 결과가 달라질 수 있습니다. 제안된 분석은 교정을 차익거래로…
이 문서는 여러 시간대의 추세 정보를 단기 가격 방향을 예측하는 신경망과 결합한 암호화폐 트레이딩 시스템을 설명합니다. 시장 가격, 온체인 지표, 호가창 활동을 매수 및 매도 압력 신호로 통합해 신속한 거래 결정을 지원하려 합니다. 제안된 방식은 시간대별 신호를 연결하는 통계 모형을 사용해 고빈도 체결을 안내합니다. 문서는 시스템이 양의 위험 조정 수익률을 달성하고 통계적 신뢰도를 갖춘 1초 미만의 결정을 내릴 수 있다고 주장합니다. 그러나 제공된 설명에는…
이 논문은 정상 계열의 주변 분포 분위수와 예측 가능한 변동성 대리변수의 분위수를 연결하는 v 변환을 이용해 변동 시계열을 모형화하는 방법을 제시합니다. 이를 코퓰라로 표현하면 유연한 주변 분포와 변동성 동학을 다루는 별도 코퓰라 과정을 결합할 수 있습니다. 저자들은 가우시안 ARMA 코퓰라 과정으로 이 체계를 설명하고, ARMA 모형에 대한 정확한 최대우도법을 변형해 추정합니다. 저자들은 결과 모형이 금융 수익률의 여러 정형화된 특성을 재현하고 분위수 기반…
이 논문은 서로 관련된 여러 거래 네트워크에서 시간에 따른 구조 변화를 탐지하는 방법인 TenSeg를 소개합니다. 사기 및 시장 조작 분석에서는 활동이 여러 암호화폐 플랫폼에 걸쳐 일어날 수 있어, 단일 네트워크만 살펴보면 변화를 파악하기 어렵습니다. TenSeg는 텐서 값 관측치를 분해한 뒤, 결과 데이터의 2차 의존 구조에서 여러 변화점을 탐색합니다. 이는 교차 공분산 또는 네트워크 구조의 변화에 해당합니다. 저자들은 시뮬레이션 데이터셋과 이더리움…
이 논문은 비트코인의 시장 가격을 블록체인 기반 펀더멘털 효용 측정치와 비교하기 위한 가격 대비 효용 비율을 소개합니다. 저자들은 화폐 이론과 비트코인의 UTXO 회계 구조를 이용해 이 측정치를 도출하고 기존 시장 가격 대비 펀더멘털 대리변수와 비교합니다. 과거 비트코인 분석에서 기존 대안의 단기 예측력은 낮았으며, 제안된 비율은 장기 수익률을 더 효과적으로 예측한다고 보고됩니다. 논문은 이 비율의 설명력을 살펴보기 위해 머신러닝을 적용하고, 이를 바탕으로…
이 논문은 트레이딩에 Double Deep Q-Network와 Proximal Policy Optimization이라는 두 가지 심층 강화학습 방법을 평가합니다. 2019부터 2023까지의 일별 데이터로 성과를 매수 후 보유 벤치마크와 비교합니다. 분석 대상 자산에는 세 가지 통화쌍, S&P 500 지수, 비트코인이 포함됩니다. 보고된 결과에 따르면 강화학습 시스템은 불리한 상황에서 거래를 피하고 고전적인 지도학습 방식보다 위험 조정 수익률을 높일 수…
이 연구는 개인 증권 계좌 데이터를 사용해 가상자산 시장에 진입하는 사람들이 분산투자를 원하는지, 더 폭넓게 위험을 감수하려는지 살펴봅니다. 첫 가상자산 거래 전후의 주식 트레이딩 행동을 비교하며 거래 강도와 레버리지에 초점을 둡니다. 저자들은 이 투자자들이 가상자산 트레이딩을 시작할 때 주식 거래에서도 더 큰 위험을 감수한다고 보고합니다. 주식 시장에서 위험 감수가 증가하는 정도는 가상자산 수익률 변동성이 낮을 때 가장 크게 나타난다고 보고합니다. 저자들은…
이 연구는 거래 데이터로 트레이딩 활동을 파악하고 사기 의심 사례를 찾기 위해 유니스왑 V2의 사기 토큰을 살펴봅니다. 탐지 방법은 연좌 추론 휴리스틱과 머신러닝 기법을 결합해 러그풀에 연루됐을 수 있는 토큰, 풀, 연관 주소를 가려냅니다. 일부 사기 컨트랙트에는 사용자를 속이거나 제한하려는 메커니즘이 있다는 점도 보고합니다. 저자들은 사기 의심 토큰을 1만 개 넘게 식별하고, 데이터셋에 등록된 토큰의 약 절반이 사기였다고 추정합니다. 공모 주소와 잠재적…
이 문서는 시간이 지나며 변하거나 확률적으로 달라지는 가중치를 가진 풀을 포함해 기하평균 마켓메이커의 유동성 공급자(LP) 수익을 연구합니다. 가중치가 일정한 풀에 적용되는 기존 결과를 확장해 LP 지분 수익과 무차익 가격의 식을 도출합니다. 이 관계를 활용해 논문은 LP 지분이 파생상품의 손익을 재현하도록 풀을 설정하는 방법을 설명합니다. 그 결과로 얻는 헤지는 모델에 의존하지 않으며 계약 손익이 탄력성 조건을 만족할 때 정확합니다. 표준 옵션이 사례로…
이 자료는 사용자가 정한 상단 가격과 하단 가격 사이에서 작동하는 현물 그리드 방식을 설명합니다. 가격 범위를 같은 간격의 10개 수준으로 나누고, 열린 거래가 없을 때 하단 그리드 수준에 롱 지정가 진입 주문 5개를 둡니다. 각 주문 크기는 현재 가격으로 환산한 계좌 자산의 5분의 1입니다. 그리드 수준별 청산을 선택할 수 있으며, 선택 사항인 그리드 종료 기능은 가격이 설정된 스톱 수준을 넘으면 포지션을 청산합니다. 코드에는 0.10% 수수료 가정이…