Измерение шероховатой и мультифрактальной волатильности биткоина

Сводка

Исследование проверяет, обладает ли логарифмическая волатильность биткоина шероховатым, антиперсистентным поведением. К приращениям логарифмической волатильности применяется мультифрактальный анализ флуктуаций без тренда, а также оцениваются обобщённые показатели Хёрста. Сообщается о значениях ниже одной второй, что указывает на шероховатость этих приращений. Оценки также меняются, а не остаются постоянными; авторы трактуют это как свидетельство мультифрактального поведения.

Чтобы исследовать источник мультифрактальности, в работе сравниваются исходные приращения и перемешанные версии временного ряда. Перемешанные ряды указывают, что распределительные свойства объясняют часть мультифрактальности. В аннотации не указаны период данных, частота выборки, подробные численные оценки или то, какая часть эффекта сохраняется после перемешивания. В ней представлены статистические результаты о волатильности биткоина, а не торговое правило или доказательство того, что измеренные свойства можно прибыльно использовать.

Ключевые идеи

• В исследовании шероховатость приращений логарифмической волатильности биткоина измеряется с помощью мультифрактального анализа флуктуаций без тренда.
• Обобщённые показатели Хёрста ниже одной второй представлены как свидетельство шероховатости приращений.
• Изменчивость обобщённого показателя Хёрста трактуется как мультифрактальное поведение.
• Анализ перемешанных рядов показывает, что распределительные свойства отчасти объясняют наблюдаемую мультифрактальность.
• В аннотации описаны свойства волатильности, а не проверенная торговая стратегия.

Теги

# Rough volatility of Bitcoin


# Rough volatility of Bitcoin









Recent studies have found that the log-volatility of asset returns exhibit roughness. This study investigates roughness or the anti-persistence of Bitcoin volatility. Using the multifractal detrended fluctuation analysis, we obtain the generalized Hurst exponent of the log-volatility increments and find that the generalized Hurst exponent is less than $1/2$, which indicates log-volatility increments that are rough. Furthermore, we find that the generalized Hurst exponent is not constant. This observation indicates that the log-volatility has multifractal property. Using shuffled time series of the log-volatility increments, we infer that the source of multifractality partly comes from the distributional property.

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.