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암호화폐 거래 활동과 거래 간 시간, 다중프랙탈 특성

기사 arXiv papers · 저자: Jarosław Kwapień et al.
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요약

이 분석은 여러 플랫폼에서 거래되는 주요 암호화폐의 틱 단위 데이터를 살펴봅니다. 거래 건수와 거래량, 변동성을 함께 분석하면서 거래 간 시간도 연구합니다. 저자들은 거래 간 시간에서 장기적인 멱법칙 자기상관을 보고하고 이 패턴을 다중프랙탈 특성과 연결합니다. 특이성 스펙트럼은 비대칭이며, 조용한 시기보다 거래 활동이 활발한 시기에 더 풍부한 다중프랙탈 특성이 나타납니다.

이 연구는 관측된 수량을 설명할 수 있는 후보 분포도 비교합니다. 신축 지수분포와 멱법칙 꼬리 분포 중 어느 것도 모든 플랫폼과 수량의 조합에 맞지는 않습니다. 경우에 따라 하나는 적합할 수 있지만, 다른 경우에는 둘 다 맞지 않습니다. 플랫폼별 병렬 데이터셋은 통계적 특성이 크게 다를 수 있습니다. 발췌문은 플랫폼과 표본 기간, 보편적 모델을 밝히지 않으므로, 결과는 단일 트레이딩 규칙보다는 거래소별 특성과 폭넓은 분포 가정의 한계를 보여줍니다.

핵심 아이디어

  • 분석한 암호화폐 데이터의 거래 간 시간에서 장기적인 멱법칙 자기상관이 나타납니다.
  • 거래 활동이 활발한 시기에는 조용한 시기보다 다중프랙탈 특성이 더 풍부하게 나타납니다.
  • 신축 지수분포와 멱법칙 꼬리 분포는 측정된 모든 수량이나 데이터셋에 적합하지 않습니다.
  • 플랫폼별 데이터셋은 통계적 특성이 상당히 다를 수 있습니다.
  • 발췌문은 구체적인 트레이딩 전략이 아니라 시장 구조에 관한 관측 결과를 제시합니다.

태그

가상자산고빈도 매매통계시장 미시구조변동성
전문
# Analysis of inter-transaction time fluctuations in the cryptocurrency market


# Analysis of inter-transaction time fluctuations in the cryptocurrency market









We analyse tick-by-tick data representing major cryptocurrencies traded on some different cryptocurrency trading platforms. We focus on such quantities like the inter-transaction times, the number of transactions in time unit, the traded volume, and volatility. We show that the inter-transaction times show long-range power-law autocorrelations. These lead to multifractality expressed by the right-side asymmetry of the singularity spectra $f(α)$ indicating that the periods of increased market activity are characterised by richer multifractality compared to the periods of quiet market. We also show that neither the stretched exponential distribution nor the power-law-tail distribution are able to model universally the cumulative distribution functions of the quantities considered in this work. For each quantity, some data sets can be modeled by the former, some data sets by the latter, while both fail in other cases. An interesting, yet difficult to account for, observation is that parallel data sets from different trading platforms can show disparate statistical properties.

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