비트코인 수익률의 장기 기억과 다중 척도 자기유사성
기사 arXiv papers · 저자: Aurelio F. Bariviera et al.
요약
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. 다중 척도 결과에서 허스트 지수의 움직임이 유사하게 나타나며, 저자들은 이를 자기유사성의 근거로 해석합니다. 이 결과는 과거의 통계적 패턴을 설명할 뿐 수익성 있는 트레이딩 신호를 입증하거나 관측된 의존성이 지속될 것임을 보여주지는 않습니다. 단일 플랫폼 데이터와 제한된 과거 기간 때문에 결과를 비트코인 시장 전반이나 미래 상황에 일반화하는 데에도 한계가 있습니다.
핵심 아이디어
- 이 연구는 비트코인 수익률의 움직임을 일반 화폐와 비교합니다.
- 장기 의존성을 추정하는 데 시계열 변동 제거 분석을 사용합니다.
- 이동 구간을 이용해 표본 기간에 따른 허스트 지수의 변화를 추적합니다.
- 비트코인 초기의 추정치는 변하다가 이후 안정되는 경향을 보입니다.
- 다중 척도 추정치에서 유사한 움직임이 나타나며 이를 자기유사성으로 해석합니다.
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전문
# Some stylized facts of the Bitcoin market # Some stylized facts of the Bitcoin market In recent years a new type of tradable assets appeared, generically known as cryptocurrencies. Among them, the most widespread is Bitcoin. Given its novelty, this paper investigates some statistical properties of the Bitcoin market. This study compares Bitcoin and standard currencies dynamics and focuses on the analysis of returns at different time scales. We test the presence of long memory in return time series from 2011 to 2017, using transaction data from one Bitcoin platform. We compute the Hurst exponent by means of the Detrended Fluctuation Analysis method, using a sliding window in order to measure long range dependence. We detect that Hurst exponents changes significantly during the first years of existence of Bitcoin, tending to stabilize in recent times. Additionally, multiscale analysis shows a similar behavior of the Hurst exponent, implying a self-similar process.
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