Сети причинности Грейнджера для влияния криптовалют

Сводка

В исследовании меняющиеся связи между криптовалютами анализируются на основе высокочастотной доходности за период с 2020 по 2025. Взвешенные ориентированные сети строятся по статистически значимым причинным связям Грейнджера между логарифмическими доходностями активов; направление и сила связей трактуются как показатели влияния. Также анализируются нормированные распределения доходности, а активы ранжируются по исходящей силе их связей в сети.

Согласно анализу, нормированные доходности имеют тяжёлые хвосты, а влияние в сети сосредоточено у небольшой группы криптовалют. Ethereum назван самым влиятельным активом за весь период, тогда как относительное влияние Bitcoin постепенно снижается. Рейтинги также значительно меняются со временем: разные криптовалюты входят в число лидеров и покидают его. Это указывает на конкурентную и нестабильную структуру влияния в экосистеме. В описании нет порогов построения сети, подробностей проверки или доказательств того, что связи Грейнджера устанавливают структурную причинность. Поэтому рейтинги следует трактовать как показатели в рамках этой модели, а не как однозначные причинные выводы или торговые сигналы.

Ключевые идеи

• Исследование строит взвешенные ориентированные сети на основе значимых причинных связей Грейнджера между доходностями криптовалют.
• Согласно результатам, нормированные доходности криптовалют имеют тяжёлые хвосты.
• Небольшая группа активов обеспечивает непропорционально большую долю влияния в сети.
• Ethereum занимает первое место по влиянию, а относительная значимость Bitcoin со временем снижается.
• Рейтинги влияния существенно меняются, что указывает на нестабильную иерархию сети.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.