Volatilidade de Bitcoin, ouro e S&P 500 em várias escalas

Resumo

O estudo compara Bitcoin, ouro e S&P 500 usando preços de fechamento e retornos logarítmicos diários, semanais e mensais de setembro de 2014 a janeiro de 2021. Distingue a volatilidade, medida pelo desvio padrão, da previsibilidade, medida pela entropia aproximada, e aplica métodos de valores extremos para analisar o comportamento das caudas e a convergência dos momentos empíricos.

O Bitcoin apresenta tanto desvio padrão mais alto quanto maior previsibilidade que os dois ativos de comparação. Os preços de fechamento do Bitcoin se ajustam a uma distribuição generalizada de Pareto, enquanto os preços do ouro e do S&P 500 têm caudas mais finas; os retornos dos três ativos têm caudas pesadas, com segundos momentos não convergentes. Agregar os retornos do Bitcoin em frequências mais baixas reduz a curtose e melhora a convergência dos momentos, enquanto o padrão inverso aparece para o ouro e o S&P 500. Os autores inferem que a volatilidade do Bitcoin se concentra em intervalos de dias e semanas. Esses resultados históricos não determinam o comportamento futuro, e o desvio padrão elevado relatado limita a adequação do Bitcoin como moeda.

Ideias principais

• O estudo compara volatilidade e previsibilidade nas frequências diária, semanal e mensal.
• Em relação ao ouro e ao S&P 500, o Bitcoin apresenta desvio padrão alto e entropia aproximada baixa.
• Na análise, os retornos dos três ativos têm caudas pesadas e seus segundos momentos não convergem.
• Frequências de amostragem mais baixas reduzem a curtose dos retornos do Bitcoin, mas têm o efeito oposto para o ouro e o S&P 500.
• Os resultados sugerem que a volatilidade do Bitcoin se concentra em horizontes intradiários e intrassemanais.

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# Scale matters: The daily, weekly and monthly volatility and predictability of Bitcoin, Gold, and the S&P 500


# Scale matters: The daily, weekly and monthly volatility and predictability of Bitcoin, Gold, and the S&P 500









A reputation of high volatility accompanies the emergence of Bitcoin as a financial asset. This paper intends to nuance this reputation and clarify our understanding of Bitcoin's volatility. Using daily, weekly, and monthly closing prices and log-returns data going from September 2014 to January 2021, we find that Bitcoin is a prime example of an asset for which the two conceptions of volatility diverge. We show that, historically, Bitcoin allies both high volatility (high Standard Deviation) and high predictability (low Approximate Entropy), relative to Gold and S&P 500. Moreover, using tools from Extreme Value Theory, we analyze the convergence of moments, and the mean excess functions of both the closing prices and the log-returns of the three assets. We find that the closing price of Bitcoin is consistent with a generalized Pareto distribution, when the closing prices of the two other assets (Gold and S&P 500) present thin-tailed distributions. However, returns for all three assets are heavy tailed and second moments (variance, standard deviation) non-convergent. In the case of Bitcoin, lower sampling frequencies (monthly vs weekly, weekly vs daily) drastically reduce the Kurtosis of log-returns and increase the convergence of empirical moments to their true value. The opposite effect is observed for Gold and S&P 500. These properties suggest that Bitcoin's volatility is essentially an intra-day and intra-week phenomenon that is strongly attenuated on a weekly time-scale, and make it an attractive store of value to investors and speculators, but its high standard deviation excludes its use a currency.

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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.