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이 연구는 블록체인 데이터로 비트코인 보유 기간과 보유 연령에 따른 거래 활동을 살펴본다. 하루부터 최소 200주까지 보유 기간의 멱법칙 지수는 평균 약 0.9인 두꺼운 꼬리 분포를 보인다고 보고한다. 이 분포는 표본과 가격 국면에 따라 크게 달라지며, 지수는 0.3에서 2.5 사이였다. 저자들은 이러한 변화를 다중 스케일링으로 설명한다. 또한 코인의 보유 연령과 거래 비중 사이에 지수가 약 −1.5인 멱법칙 관계가 있으며, 우선순위 큐잉 이론과 양립한다고…
이 연구는 비트코인 가격이 시간에 따라 멱법칙을 따른다는 주장을 검증하고, 그 패턴이 구조적으로 견고하거나 예측에 유용한지 살펴본다. 비트코인의 꼬리 관련 분포에 클래우세트-샬리지-뉴먼 절차를 적용하고 시간 영역에 맞춘 세 가지 변형을 개발한다. 보고된 분포 검정은 UTXO 잔액과 일별 절대 수익률에 대한 멱법칙을 기각하고 로그정규 모형을 지지한다. 적합된 시간 지수도 시간 원점을 바꾸면 크게 달라진다. 저자들은 일반적인 진단법으로는 같은 데이터의 멱법칙과…
이 논문은 평균-분산 최적화, 조건부 가치위험, 마르코프 국면 전환을 사용해 국제 분산 포트폴리오에 비트코인을 추가할 때의 영향을 평가한다. 앞의 두 틀은 비트코인이 분산투자를 개선할 수 있음을 시사하지만, 저자는 이들 방법이 선형 수익률 관계와 정규 수익률 분포를 가정한다고 지적한다. 비트코인 수익률은 두 가정을 모두 충족하지 않아 국면 전환 접근법을 개발하게 됐다. 제안된 모형은 자산 수익률에서 두 상태를 찾는다. 약세 상태는 평균이 낮고 변동성이…
이 논문은 옵션 내재 정보와 실현 수익률을 사용해 비트코인의 1차 및 2차 모멘트 위험 프리미엄을 연구하고, 이를 S&P 500와 비교한다. 비트코인의 변동성이 더 크고 분산 위험 프리미엄도 높다고 보고한다. 수익률 구간별 분해 결과, 중간 정도의 음의 수익률이 비트코인 전체 수익률 프리미엄에서 차지하는 비중은 US 주식 프리미엄에서 차지하는 비중보다 작았다. 저자들은 추정한 비트코인 옵션 내재 위험중립 밀도를 군집화해 서로 다른 프리미엄 패턴을 보이는 두…
이 연구는 400개가 넘는 가상자산의 정보 효율성이 어떻게 달라지는지 평가한다. 이동 시간 창에서 로그 수익률을 바탕으로 순열 엔트로피와 통계적 복잡도를 계산한 다음, 무작위로 섞은 데이터의 결과와 비교한다. 해당 측정값이 섞인 데이터의 값과 통계적으로 구분되지 않는 시간 창에서 그 통화는 효율적이라고 본다. 저자들은 관찰 기간 중 80% 초과의 시간 동안 암호화폐 37%가 효율적이었고, 20%는 20% 미만의 시간 동안 효율적이었다고 보고합니다. 효율성과…
MacroHFT는 분 단위 가상자산 트레이딩을 위한 강화학습 접근법이다. 기존 방법의 두 가지 문제를 다룬다. 에이전트가 과적합되어 금융 맥락에 맞게 정책을 조정하지 못할 수 있고, 단일 에이전트의 의사결정은 시장 상황이 빠르게 바뀔 때 편향될 수 있다. 이 방법은 추세와 변동성을 포함한 시장 지표로 데이터를 구성하고, 현재 상황에 맞춰 행동을 조정하는 어댑터를 각각 갖춘 여러 전문 하위 에이전트를 학습시킨다. 두 번째 학습 단계에서는 하위 에이전트들의…
이 연구는 매개변수화된 양자 회로로 비트코인 실현 변동성을 모형화하고, 생성된 시계열이 시장 데이터에서 관찰되는 통계적 특성을 반영하는지 살펴봅니다. 저자들은 5분 단위 비트코인 가격에서 일별 실현 변동성을 계산하고 단일 큐비트 회로를 학습시킨 다음, 긴 합성 시계열을 생성합니다. 일반화 허스트 지수와 다중 프랙탈 스펙트럼, 스케일링 지수를 포함한 스케일링 양상을 살펴보기 위해 다중 프랙탈 비선형 추세 제거 변동 분석을 적용합니다. 예측 수익률 시계열의 2차…
이 연구는 공적분 검정과 추정된 평균회귀 속도를 사용해 자산을 고르고 관측 기간을 조정하는 동적 암호화폐 페어 트레이딩 전략을 평가합니다. 여러 시나리오에서 Engle-Granger, Kapetanios-Snell-Shin, Johansen 검정을 적용합니다. Ornstein-Uhlenbeck 과정을 사용해 스프레드의 반감기를 추정하고, 이를 자산 선택과 관측 기간 결정에 활용합니다. 저자들은 해당 전략이 BitMEX에서 단순 매수 후 보유보다 나은 성과를…
이 논문은 가상자산 무기한 계약의 권리를 조합 가능한 탈중앙 금융에서 담보로 쓸 수 있는 대체 불가능 토큰으로 나타내는 방안을 제안합니다. DeFi에서 자산 가치를 나타내는 데 흔히 쓰이는 대체 가능 토큰과, 권리를 나타내며 담보로는 덜 활용되어 온 NFT를 비교합니다. 제안된 토큰화는 무기한 계약 포지션을 대출이나 탈중앙화 거래소 같은 추가 DeFi 서비스에서 사용할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다. 저자들은 Uniswap v3 포지션 NFT를 사용하는…
이 논문은 시간에 따라 변하는 분산을 지정하면 수익률이 서로 독립적이라는 가정 아래 수익률 분포를 연구합니다. 변동성 자체가 무작위로 변하므로 누적 수익률 분포는 해당 변동성 수준의 분포를 반영합니다. 저자들은 수익률 분포의 형태와 변동성 분포의 형태를 직접 연결하는 스케일링 형태를 도출합니다. 이 체계는 수익률의 멱법칙 꼬리가 변동성의 멱법칙 꼬리에서 비롯된다고 설명하며, 비트코인의 신축 지수형 수익률 분포를 형태가 비슷한 변동성 분포와 연결합니다. 명시된…
이 장은 지분증명 방식으로 신규 코인을 발행하는 가상자산 시스템에서 부와 트레이딩 행동이 어떻게 변하는지 살펴봅니다. 먼저 트레이딩이 없는 상황의 부 축적과 프로토콜이 탈중앙화에 미칠 수 있는 영향을 다룹니다. 이어 개인 채굴자가 스테이킹과 코인 발행 참여를 고려하며 트레이딩을 할 유인을 살펴봅니다. 개인의 의사결정에는 최적 제어 관점을 적용합니다. 확률적·분석적 방법을 활용해 지분증명 트레이딩 환경의 평균장 모형으로 채굴자 간 상호작용도 살펴봅니다. 또한…
WebCryptoAgent는 웹 콘텐츠, 소셜 감성, OHLCV 시장 데이터를 결합해 단기 가상자산 트레이딩을 수행하는 프레임워크입니다. 정보 출처별 에이전트가 각 자료를 분석하고, 평가 내용을 근거 문서로 통합해 신뢰도에 맞춰 조정된 의사결정을 내립니다. 잡음이나 허위 상관관계에 좌우되는 결정을 줄이는 것이 설계 목적입니다. 이 프레임워크는 시간 단위의 전략적 추론과 초 단위 리스크 모형도 분리합니다. 이를 통해 리스크 구성요소가 느린 트레이딩 주기를…
이 리뷰는 주식, ETF, 중앙화 가상자산 시장, 무기한 선물, 온체인 활동에서 AI의 활용을 살펴봅니다. 투자 수익에 이르는 과정을 순차적으로 봅니다. 특정 시점의 데이터가 신뢰할 만한 신호를 뒷받침하고, 실제로 취할 수 있는 포지션과 체결 가능한 주문으로 이어져야 하며, 비용을 반영한 위험조정 성과가 양수여야 합니다. 검토한 접근법에는 머신러닝, 시계열 및 언어 모델, 강화학습, 자동화 에이전트가 포함됩니다. 예측, 텍스트 분석, 포트폴리오 설계, 리서치…
이 연구는 검토 대상 데이터에서 가상자산 시장 대부분을 차지했던 비트코인, 이더리움, 리플의 수익률을 모형화하는 데 알파 안정 분포를 평가합니다. 단순한 가우스 모형이 놓칠 수 있는 가상자산 수익률의 급첨도를 유연한 두꺼운 꼬리 분포가 포착할 수 있는지 살펴봅니다. 논문은 세 가지 모수 추정 방법을 비교합니다. DuMouchel과 관련된 최대우도법, McCulloch와 관련된 분위수 기반 추정, Koutrouvelis와 관련된 표본 특성 방법입니다. 검토한…
이 논문은 수익 추구와 위험 억제를 함께 고려하는 포트폴리오 관리용 심층 강화학습 에이전트를 제시합니다. 목표 정책은 조정 가능한 탐욕도 매개변수를 사용해 최적 행동을 얼마나 강하게 선호할지 바꾸며, 이를 통해 위험이 낮은 선택을 유도합니다. 저자들은 분 단위 관측치가 풍부하고 변동성이 높다는 이유로 선택한 가상자산 시장 데이터를 이용해 접근법을 평가합니다. 보고된 테스트 기간에 에이전트는 1800%의 수익률을 기록했고 비교 대상 방법 중 위험이 가장…
핑퐁 스왑은 에스크로나 신뢰할 수 있는 중개자 없이 블록체인 간 토큰을 당사자끼리 직접 교환하는 제안 방식입니다. 각 블록체인이 단방향 결제 채널을 지원해야 합니다. 문서는 중앙화 거래소, 브리지 플랫폼, 탈중앙화 거래소, 페널티 기반 다중서명 에스크로 없이 익명·비수탁 교환을 가능하게 하는 기반으로 이 방식을 제시합니다. 제안된 용도에는 토큰 쌍의 개인 간 시장, 라이트닝 네트워크 채널 재조정, 스마트체인 네트워크에서의 토큰 래핑이 있습니다. 은행이 결제…
이 연구는 18백만 건의 Mt. Gox 거래 자료를 사용해 시장 상황에 따라 비트코인 워시 트레이딩이 어떻게 달라지는지 살펴봅니다. 정상 거래량이 낮을 때 워시 트레이딩이 늘고 높을 때 줄어든다고 보고하며, 이는 조작자가 활동의 영향력을 높이기 위해 한산한 시기를 택한다는 설명과 일치합니다. 또한 주식이나 금 거래가 증가하면 여러 플랫폼에 걸친 활동이 감소하는 양상도 설명합니다. 논문은 워시 트레이딩을 언론의 관심 및 온라인 루머와 연결하며, 이는 정상…
이 연구는 가상자산 온체인 지표가 가격을 설명하고 위험 자산을 구분하는 데 도움이 되는지 살펴봅니다. 과거 데이터를 분석하고 가격과 다른 변수 간 상관관계를 측정하며, 클러스터링으로 가상자산을 묶고 분류 알고리즘으로 위험 여부를 표시합니다. 이 클러스터는 투자자가 비슷한 온체인 특성을 가진 다른 코인과 비교할 수 있도록 하는 것이 목적입니다. 보고된 자료에 따르면 암호화폐의 39%가 사라졌고, 10%는 1,000일 넘게 존속했습니다. 가격은 최대 공급량 및…
이 연구는 지정가 주문장 기록에 대한 상세한 실증 분석과 금융시장 군집 행동 모형을 결합해 주문장 동학 모형을 만듭니다. 연구 목표는 트레이더의 집단 행동을 시장 데이터에서 관측되는 패턴과 연결해 절대 수익률과 거래 활동의 장기 기억을 재현하는 것입니다. 저자들은 모형의 통계적 특성을 비트코인 환율과 뉴욕증권거래소 종목의 실증 특성과 비교합니다. 또한 고빈도 절대 수익률의 스펙트럼 밀도에 나타나는 단절이 균형 가격으로의 수렴과 관련될 수 있다고 보고합니다.…
이 논문은 현물 비트코인 상장지수펀드의 첫 4개월 거래 기간인 11월부터 17월 2024일까지 프리미엄과 디스카운트의 움직임을 연구합니다. 운용참가자가 관리하는 펀드의 설정 및 환매 과정이 전통적인 지수 ETF와 다르게 순자산가치 대비 가격 괴리를 어떻게 만들 수 있는지에 초점을 둡니다. 핵심 주제는 이러한 시장 구조에서 발생할 수 있는 유동성 위험입니다. 분석에 따르면 비트코인 ETF ETF의 프리미엄·할인 양상은 전통적인 지수 ETF와 크게 다르며,…
이 연구는 금융 예측에서 지도 오토인코더와 트레이딩 전략 성과에 미치는 영향을 살펴봅니다. 학습된 표현을 분수 차분 특성 및 삼중 장벽 레이블과 결합하고, 학습 중 노이즈를 추가하면 위험 조정 수익률이 달라지는지 검증합니다. 샤프 비율과 정보 비율을 성과 지표로 삼아 2016부터 2022까지의 비트코인, 라이트코인, 이더리움 데이터를 평가합니다. 보고된 결과는 노이즈 증강을 적절히 조절하고 오토인코더 병목 크기를 알맞게 설정하면 전략의 효과를 높일 수 있음을…
ManiScope는 워시 트레이딩을 포함해 암호화폐 시장에서 거래 기반 조작 위험을 평가하도록 돕는 시각 분석 시스템입니다. 토큰 소유 분포, 보유자 간 관계, 개별 보유자의 행동, 가격 움직임, 의심스러운 거래 패턴을 여러 연계된 화면에서 함께 보여줍니다. 이를 통해 개별 규칙이나 수동 검토만으로는 파악하기 어려운 증거를 분석가가 연결하도록 돕습니다. 이 시스템은 사람과 LLM의 협업 방식도 사용합니다. LLM은 사용자 상호작용에서 분석 의도와 발전 중인…
이 연구는 고빈도 비트코인 데이터 기반 자동매매 전략을 위한 예측 아키텍처로 Informer를 시험합니다. RMSE, 일반화 평균 절대 방향 손실(GMADL), 분위수 손실을 사용하는 변형 모델을 학습한 뒤, 예측한 미래 수익률을 트레이딩 전략으로 전환합니다. 매수 후 보유 및 기술 지표 기반 전략 두 가지와 비교합니다. 평가는 6개 테스트 기간에 걸쳐 5분, 15분, 30분 데이터를 다룹니다. 결과는 손실 함수와 표본 추출 빈도에 따라 다릅니다. 분위수…
이 예비 연구는 시장 심리와 기술적 분석을 결합해 비트코인 가격 움직임을 예측할 수 있는지 살펴봅니다. 심리 지표로 공포·탐욕 지수를 기술 지표와 머신러닝 알고리즘에 함께 사용합니다. 연구 동기는 심리가 가격 변동과 연관되어 왔지만 심리 지표와 기술 지표를 결합한 연구는 상대적으로 적다는 점입니다. 저자들은 초기 실험에서 유망한 투자 수익을 내고 매수 후 보유 기준을 넘어섰다고 보고합니다. 제공된 설명에는 알고리즘, 지표, 데이터 기간, 검증 절차, 위험…