Medição e agrupamento da eficiência do mercado de criptomoedas ao longo do tempo

Resumo

Este estudo avalia como a eficiência informacional varia entre mais de quatrocentas criptomoedas. Calcula a entropia de permutação e a complexidade estatística de retornos logarítmicos em janelas móveis e, em seguida, compara essas medidas com resultados de dados embaralhados aleatoriamente. Uma moeda é considerada eficiente em uma janela quando suas medidas não são estatisticamente distinguíveis dos valores dos dados embaralhados.

Os autores relatam que 37% das criptomoedas foram eficientes em mais de 80% do tempo observado, enquanto 20% foram eficientes em menos de 20%. A eficiência não teve correlação com a capitalização de mercado. Os padrões variáveis no tempo também agruparam as moedas em quatro grupos, e as moedas mais novas de cada grupo parecem seguir padrões observados nas mais antigas. Essas conclusões dependem das medidas escolhidas, do uso de janelas, da amostra e do critério de eficiência; descrevem um comportamento estatístico e não mostram diretamente se uma estratégia de trading pode gerar retornos.

Ideias principais

• O estudo usa entropia de permutação e complexidade estatística para estimar a eficiência em janelas móveis.
• A eficiência é definida pela comparação com dados de retornos embaralhados.
• A persistência da eficiência relatada varia bastante entre as criptomoedas amostradas.
• A capitalização de mercado não teve correlação com a eficiência medida.
• Os padrões temporais formaram quatro grupos, e as moedas mais novas parecem acompanhar as mais antigas.

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# Clustering patterns in efficiency and the coming-of-age of the cryptocurrency market


# Clustering patterns in efficiency and the coming-of-age of the cryptocurrency market









The efficient market hypothesis has far-reaching implications for financial trading and market stability. Whether or not cryptocurrencies are informationally efficient has therefore been the subject of intense recent investigation. Here, we use permutation entropy and statistical complexity over sliding time-windows of price log returns to quantify the dynamic efficiency of more than four hundred cryptocurrencies. We consider that a cryptocurrency is efficient within a time-window when these two complexity measures are statistically indistinguishable from their values obtained on randomly shuffled data. We find that 37% of the cryptocurrencies in our study stay efficient over 80% of the time, whereas 20% are informationally efficient in less than 20% of the time. Our results also show that the efficiency is not correlated with the market capitalization of the cryptocurrencies. A dynamic analysis of informational efficiency over time reveals clustering patterns in which different cryptocurrencies with similar temporal patterns form four clusters, and moreover, younger currencies in each group appear poised to follow the trend of their 'elders'. The cryptocurrency market thus already shows notable adherence to the efficient market hypothesis, although data also reveals that the coming-of-age of digital currencies is in this regard still very much underway.

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.