Fluxos de informação em pares e de alta ordem em cripto

Resumo

Este estudo representa criptomoedas como nós de uma rede de trading e os conecta quando os retornos logarítmicos semanais em dólares dos EUA mostram relações causais segundo Granger. Examina como essas conexões e dependências estatísticas mais amplas mudaram em 2020 e 2021. A influência entre pares é medida pela causalidade de Granger, enquanto as relações de alta ordem são avaliadas com O-information, que ajuda a distinguir redundância de sinergia entre vários ativos.

A rede de pares relatada apresenta picos de atividade em torno de eventos importantes do mercado, incluindo turbulência pandêmica e altas repentinas de preços, enquanto sua estrutura permanece relativamente estável entre janelas semanais. Os nós mais influentes são moedas; as stablecoins têm importância limitada na análise de pares, mas aparecem com destaque em circuitos sinérgicos de alta ordem. Os autores também associam os altos volumes de transações no primeiro semestre de 2021 a uma mudança para dinâmicas de rede mais complexas. Os resultados oferecem formas complementares de estudar as dependências do mercado, mas descrevem um período específico e dependem da frequência de retornos e das medidas estatísticas escolhidas; não estabelecem uma estratégia de trading nem comprovam mecanismos causais além da análise de rede.

Ideias principais

• O estudo constrói uma rede de criptomoedas com conexões de causalidade de Granger entre retornos logarítmicos semanais.
• A atividade da rede de pares atinge picos em torno de eventos importantes do mercado, enquanto sua estrutura observada é relativamente estável entre janelas semanais.
• As stablecoins têm papel limitado nas conexões entre pares, mas aparecem com frequência em relações sinérgicas de alta ordem.
• O alto volume de transações no início de 2021 coincide com uma mudança para dinâmicas de rede mais complexas.
• As medidas de dependência entre pares e de alta ordem capturam aspectos complementares dos mercados de criptomoedas.

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# Pairwise and high-order dependencies in the cryptocurrency trading network


# Pairwise and high-order dependencies in the cryptocurrency trading network









In this paper we analyse the effects of information flows in cryptocurrency markets. We first define a cryptocurrency trading network, i.e. the network made using cryptocurrencies as nodes and the Granger causality among their weekly log returns as links, later we analyse its evolution over time. In particular, with reference to years 2020 and 2021, we study the logarithmic US dollar price returns of the cryptocurrency trading network using both pairwise and high-order statistical dependencies, quantified by Granger causality and O-information, respectively. With reference to the former, we find that it shows peaks in correspondence of important events, like e.g., Covid-19 pandemic turbulence or occasional sudden prices rise. The corresponding network structure is rather stable, across weekly time windows in the period considered and the coins are the most influential nodes in the network. In the pairwise description of the network, stable coins seem to play a marginal role whereas, turning high-order dependencies, they appear in the highest number of synergistic information circuits, thus proving that they play a major role for high order effects. With reference to redundancy and synergy with the time evolution of the total transactions in US dollars, we find that their large volume in the first semester of 2021 seems to have triggered a transition in the cryptocurrency network toward a more complex dynamical landscape. Our results show that pairwise and high-order descriptions of complex financial systems provide complementary information for cryptocurrency analysis.

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