Mapeamento da influência entre criptomoedas com redes de causalidade de Granger variáveis no tempo

Resumo

Este estudo mapeia as relações mutáveis entre criptomoedas usando retornos de alta frequência em dados que abrangem 2020 a 2025. Cria redes direcionadas e ponderadas a partir de relações causais de Granger estatisticamente significativas entre os log-retornos dos ativos, tratando a direção e a intensidade das conexões como medidas de influência. Também examina as distribuições de retornos normalizados e classifica os ativos pela força de saída na rede.

A análise relata caudas pesadas nos retornos normalizados e concentração da influência na rede em um pequeno subconjunto de criptomoedas. O Ethereum é apontado como o ativo mais influente ao longo do período, enquanto a influência relativa do Bitcoin diminui gradualmente. As classificações também variam bastante ao longo do tempo, com diferentes criptomoedas entrando e saindo das primeiras posições. Isso sugere que a estrutura de influência do ecossistema é competitiva e instável. A descrição não informa os limiares de construção da rede, detalhes de validação nem evidências de que as relações de Granger estabeleçam causalidade estrutural; portanto, as classificações devem ser interpretadas como medidas dentro dessa estrutura, e não como sinais causais ou de trading definitivos.

Ideias principais

• O estudo constrói redes direcionadas e ponderadas a partir de relações causais de Granger significativas nos retornos de criptomoedas.
• Os retornos normalizados das criptomoedas são descritos como tendo caudas pesadas.
• Um pequeno subconjunto de ativos responde por uma parcela desproporcional da influência na rede.
• O Ethereum aparece como o ativo mais influente, enquanto a importância relativa do Bitcoin diminui com o tempo.
• As classificações de influência mudam bastante, indicando uma hierarquia de rede instável.

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# 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.

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.