Hawkes 과정으로 비트코인 블록 도착과 가격 점프 모형화

요약

이 논문은 다변량 Hawkes 과정을 사용해 비트코인 블록 생성과 가격 점프를 모형화합니다. Hawkes 과정은 사건이 후속 사건의 발생 강도를 높일 수 있다고 보는 점과정의 틀입니다. 공개된 블록체인 데이터를 사용하고 최대우도법으로 모형 매개변수를 추정합니다. 이 설정은 사건 흐름 내부의 자기흥분과 블록 채굴 및 비트코인 가격 변동성 사이의 교차흥분을 모두 포착하려는 것입니다.

보고된 결과에 따르면 비트코인 가격 변동성이 블록 채굴률을 높이고, 비트코인 투자 수익률은 평균으로 회귀하는 경향을 보입니다. 분위수-분위수 도표에서는 Hawkes 모형이 포아송 모형보다 블록체인 데이터에 더 잘 맞습니다. 이러한 결과는 통계적 관계와 모형 적합도를 설명합니다. 간략한 설명에는 매개변수 추정치, 데이터 범위, 예측 성능 또는 수익성 있는 트레이딩 전략을 뒷받침하는 증거가 없습니다.

핵심 아이디어

• 다변량 Hawkes 과정으로 비트코인 블록 도착과 가격 점프를 나타냅니다.
• 공개 블록체인 데이터에서 최대우도법으로 모형 매개변수를 추정합니다.
• 이 틀은 사건 흐름의 자기흥분과 사건 흐름 간 교차흥분을 포착합니다.
• 보고된 분석에 따르면 비트코인 가격 변동성이 블록 채굴률을 높입니다.
• 비트코인 투자 수익률은 평균으로 회귀하며, 분위수-분위수 도표는 포아송 모형보다 Hawkes 모형이 더 잘 맞음을 보여줍니다.

태그

# Hawkes Process Modeling of Block Arrivals in Bitcoin Blockchain


# Hawkes Process Modeling of Block Arrivals in Bitcoin Blockchain









The paper constructs a multi-variate Hawkes process model of Bitcoin block arrivals and price jumps. Hawkes processes are selfexciting point processes that can capture the self- and cross-excitation effects of block mining and Bitcoin price volatility. We use publicly available blockchain datasets to estimate the model parameters via maximum likelihood estimation. The results show that Bitcoin price volatility boost block mining rate and Bitcoin investment return demonstrates mean reversion. Quantile-Quantile plots show that the proposed Hawkes process model is a better fit to the blockchain datasets than a Poisson process model.

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