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시간가변 그레인저 인과 네트워크로 본 암호화폐 영향력

기사 arXiv papers · 저자: Shubhangam Shukla et al.
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요약

이 연구는 2020년부터 2025년까지의 고빈도 수익률을 이용해 암호화폐 간 관계 변화를 분석합니다. 자산 로그 수익률 간 통계적으로 유의한 그레인저 인과 관계를 바탕으로 가중 방향 네트워크를 만들고, 연결 방향과 강도를 영향력의 척도로 봅니다. 정규화 수익률 분포도 살펴보고 네트워크 외향 연결 강도에 따라 자산 순위를 매깁니다.

분석 결과는 정규화 수익률의 두꺼운 꼬리와 소수 암호화폐에 네트워크 영향력이 집중되는 현상을 보고합니다. 이더리움은 전체 기간에 가장 영향력 있는 자산으로 나타나며 비트코인의 상대적 영향력은 점차 낮아집니다. 순위도 시간에 따라 크게 변해 여러 암호화폐가 상위권에 들어오고 나갑니다. 이는 생태계의 영향력 구조가 경쟁적이고 불안정함을 시사합니다. 설명에는 네트워크 구성 기준값, 검증 세부 사항, 그레인저 관계가 구조적 인과성을 입증한다는 근거가 없습니다. 따라서 순위는 확정적인 인과 관계나 트레이딩 신호가 아니라 이 프레임워크 안에서 산출된 척도로 해석해야 합니다.

핵심 아이디어

  • 암호화폐 수익률의 유의한 그레인저 인과 관계를 바탕으로 가중 방향 네트워크를 구축합니다.
  • 정규화된 암호화폐 수익률에는 두꺼운 꼬리가 있다고 보고합니다.
  • 소수 자산이 네트워크 영향력에서 불균형적으로 큰 비중을 차지합니다.
  • 이더리움은 영향력이 가장 큰 자산으로 나타나며, 비트코인의 상대적 중요성은 시간에 따라 감소합니다.
  • 영향력 순위가 크게 변해 안정적이지 않은 네트워크 위계를 보여줍니다.

태그

가상자산고빈도 매매시장 미시구조통계
전문
# Time-dependent weighted directed networks of cryptocurrency interaction from high-frequency returns


# Time-dependent weighted directed networks of cryptocurrency interaction from high-frequency returns









We investigate the evolving structure of interactions in cryptocurrency markets using a network-based framework constructed from high-frequency price data spanning 2020-2025. Directed and weighted networks are constructed from statistically significant Granger causal relationships between cryptocurrency log-returns, enabling us to quantify the flow of influence across assets. We find that normalized returns exhibit heavy-tailed distributions, consistent with the presence of large intermittent fluctuations and in line with stylized facts of financial markets. The resulting networks display pronounced heterogeneity in link weights and nodal strengths, indicating that a small subset of cryptocurrencies contributes disproportionately to market dynamics. By ranking cryptocurrencies based on their nodal out-strength, we uncover a dynamically evolving hierarchy of influence. Ethereum consistently emerges as the most influential asset, while Bitcoin shows a gradual decline in its relative importance. The ranking structure exhibits substantial temporal variability, with multiple cryptocurrencies entering and exiting the top positions over time. Our findings reveal a highly competitive and non-stable organization of the cryptocurrency ecosystem.

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