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암호화폐 수익률 국면을 분석하는 베이지안 은닉 마르코프 모델

기사 arXiv papers · 저자: Constandina Koki et al.
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요약

이 연구는 다중 상태 은닉 마르코프 모델로 비트코인, 이더, 리플의 수익률을 예측하고 설명합니다. 비동질 은닉 마르코프 사양을 포함한 여러 모델 유형을 비교하고 금융·경제 변수와 암호화폐 관련 예측 변수를 살펴봅니다. 세 자산 모두에서 고려한 모델 중 4개 상태를 가진 비동질 모델이 한 단계 앞 예측 성능이 가장 높습니다.

저자들은 단일 국면 랜덤 워크보다 성능이 향상된 이유로 서로 다른 수익률 움직임을 보이는 기간을 포착하는 잠재 상태를 듭니다. 비트코인에서는 보고된 상태가 강세, 약세, 안정 국면을 구분하고, 이더와 리플에서는 수익과 위험 특성에 따라 기간을 나눕니다. 분석 결과 예측 변수와 수익률의 관계는 은닉 상태마다 다를 수 있으며 선형이거나 비선형일 수 있습니다. 이는 선택된 암호화폐와 모델, 표본에 관한 실증 결과입니다. 설명에는 표본 날짜나 상세 성과 측정치가 없어 다른 자산이나 미래 기간에도 결과가 일반화된다고 입증하지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 다중 상태 은닉 마르코프 모델은 암호화폐 수익률이 잠재 국면에 따라 변하는 모습을 나타냅니다.
  • 검토한 모델 중 4개 상태 비동질 모델이 한 단계 앞 예측 성능이 가장 높습니다.
  • 잠재 상태는 비트코인, 이더, 리플의 서로 다른 수익률 특성을 반영합니다.
  • 예측 변수의 효과는 상태마다 달라질 수 있고 선형 또는 비선형일 수 있습니다.
  • 보고된 근거는 검토한 자산과 모델에 한정됩니다.

태그

가상자산머신러닝통계변동성
전문
# Exploring the Predictability of Cryptocurrencies via Bayesian Hidden Markov Models


# Exploring the Predictability of Cryptocurrencies via Bayesian Hidden Markov Models









In this paper, we consider a variety of multi-state Hidden Markov models for predicting and explaining the Bitcoin, Ether and Ripple returns in the presence of state (regime) dynamics. In addition, we examine the effects of several financial, economic and cryptocurrency specific predictors on the cryptocurrency return series. Our results indicate that the Non-Homogeneous Hidden Markov (NHHM) model with four states has the best one-step-ahead forecasting performance among all competing models for all three series. The dominance of the predictive densities over the single regime random walk model relies on the fact that the states capture alternating periods with distinct return characteristics. In particular, the four state NHHM model distinguishes bull, bear and calm regimes for the Bitcoin series, and periods with different profit and risk magnitudes for the Ether and Ripple series. Also, conditionally on the hidden states, it identifies predictors with different linear and non-linear effects on the cryptocurrency returns. These empirical findings provide important insight for portfolio management and policy implementation.

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