Pular para o conteúdo
Todos os documentos da biblioteca

Volatilidade realizada do Bitcoin: efeitos da amostragem e multifractalidade

Artigo arXiv papers · Autor: Tetsuya Takaishi
Ler o original

Resumo

O estudo examina como o tamanho finito da amostra afeta as estimativas do expoente de Hurst para a volatilidade realizada do Bitcoin. Constata que o expoente estimado diminui à medida que o intervalo de amostragem aumenta e que uma relação simples de amostra finita se ajusta às observações. A extrapolação para amostragens muito finas produz valores abaixo de um meio, que os autores interpretam como evidência de volatilidade rugosa. No intervalo de cinco minutos, usado com frequência, o erro relativo relatado é de um por cento.

O artigo também aplica análise multifractal à volatilidade realizada e compara sua multifractalidade à dos retornos do Bitcoin. Constata-se que a volatilidade é menos multifractal que os retornos. Esses resultados dizem respeito às propriedades estatísticas das séries amostradas; a descrição fornecida não especifica o período dos dados, detalhes do estimador, testes de robustez ou aplicações de trading. Portanto, os resultados não devem ser interpretados como uma previsão direta ou como resultado de uma estratégia.

Ideias principais

  • O expoente de Hurst estimado para a volatilidade realizada diminui à medida que aumenta o intervalo de amostragem.
  • Uma forma funcional simples de amostra finita se ajusta de perto às estimativas observadas do expoente.
  • Valores extrapolados do expoente de Hurst abaixo de um meio indicam volatilidade rugosa do Bitcoin.
  • Com amostragem de cinco minutos, o erro relativo relatado é de um por cento.
  • A volatilidade realizada do Bitcoin apresenta menos multifractalidade que os retornos dos preços.

Tags

CriptoVolatilidadeEstatística
Texto completo
# Multifractality and sample size influence on Bitcoin volatility patterns


# Multifractality and sample size influence on Bitcoin volatility patterns









The finite sample effect on the Hurst exponent (HE) of realized volatility time series is examined using Bitcoin data. This study finds that the HE decreases as the sampling period $Δ$ increases and a simple finite sample ansatz closely fits the HE data. We obtain values of the HE as $Δ\rightarrow 0$, which are smaller than 1/2, indicating rough volatility. The relative error is found to be $1\%$ for the widely used five-minute realized volatility. Performing a multifractal analysis, we find the multifractality in the realized volatility time series, smaller than that of the price-return time series.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

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