Detecção de regimes do mercado de Bitcoin com escala multifractal

Resumo

O artigo estuda a estrutura dos retornos do Bitcoin em várias escalas de tempo usando ferramentas para estimar propriedades multifractais. Ele descreve a variância dos retornos como seguindo relações de lei de potência com incrementos de tempo, caracterizadas pela volatilidade e por um expoente de Hurst. Como esses parâmetros mudam ao longo do tempo, os autores introduzem um expoente de Hurst generalizado para avaliar se o comportamento multifractal é capturado adequadamente.

Eles usam estimativas locais dos parâmetros de lei de potência e qualidade do ajuste para identificar mudanças de regime, relatando que o método detecta automaticamente datas associadas a eventos conhecidos do mercado de Bitcoin. O artigo também relata que, apesar das grandes oscilações de preço e da não estacionariedade, o Bitcoin mantém uma estrutura de correlação ordenada ao longo de todo o histórico observado. O resumo não informa datas da amostra, lista de eventos, estimativas de parâmetros ou validação comparativa; portanto, essas conclusões se limitam ao período analisado e ao método descrito.

Ideias principais

• Os retornos do Bitcoin apresentam correlações em múltiplas escalas, descritas pela relação de lei de potência entre a variância e os incrementos de tempo.
• A volatilidade e o expoente de Hurst caracterizam o comportamento de escala, e ambos podem variar ao longo do tempo.
• Um expoente de Hurst generalizado é proposto para avaliar o ajuste do comportamento multifractal.
• Estimativas locais de lei de potência e a qualidade do ajuste são usadas para detectar mudanças de regime.
• A análise relatada identifica mudanças associadas a eventos e uma estrutura ordenada de correlação de longo prazo no histórico estudado.

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# Chaos and Order in the Bitcoin Market


# Chaos and Order in the Bitcoin Market









The bitcoin price has surged in recent years and it has also exhibited phases of rapid decay. In this paper we address the question to what extent this novel cryptocurrency market can be viewed as a classic or semi-efficient market. Novel and robust tools for estimation of multi-fractal properties are used to show that the bitcoin price exhibits a very interesting multi-scale correlation structure. This structure can be described by a power-law behavior of the variances of the returns as functions of time increments and it can be characterized by two parameters, the volatility and the Hurst exponent. These power-law parameters, however, vary in time. A new notion of generalized Hurst exponent is introduced which allows us to check if the multi-fractal character of the underlying signal is well captured. It is moreover shown how the monitoring of the power-law parameters can be used to identify regime shifts for the bitcoin price. A novel technique for identifying the regimes switches based on a goodness of fit of the local power-law parameters is presented. It automatically detects dates associated with some known events in the bitcoin market place. A very surprising result is moreover that, despite the wild ride of the bitcoin price in recent years and its multi-fractal and non-stationary character, this price has both local power-law behaviors and a very orderly correlation structure when it is observed on its entire period of existence.

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.