کرپٹو کرنسی مارکیٹوں میں باہمی اور اعلیٰ درجے کے معلوماتی بہاؤ
خلاصہ
یہ مطالعہ کرپٹو کرنسیوں کو ٹریڈنگ نیٹ ورک کے نوڈز کے طور پر پیش کرتا ہے اور ہفتہ وار امریکی ڈالر کے لاگ منافع میں گرینجر علّی تعلق دکھائی دینے پر انہیں جوڑتا ہے۔ یہ دیکھتا ہے کہ 2020 اور 2021 کے دوران یہ روابط اور وسیع تر شماریاتی انحصار کیسے بدلے۔ جوڑیوں کے درمیان اثر گرینجر علّیت سے ناپا جاتا ہے، جبکہ اعلیٰ درجے کے تعلقات کا جائزہ O-information سے لیا جاتا ہے، جو متعدد اثاثوں میں تکرار اور ہم آہنگی کے فرق کو واضح کرنے میں مدد دیتا ہے۔
رپورٹ کردہ جوڑیوں کا نیٹ ورک وبائی ہلچل اور قیمتوں کے اچانک اضافے سمیت بڑے مارکیٹ واقعات کے آس پاس سرگرمی کے عروج دکھاتا ہے، جبکہ ہفتہ وار ادوار میں اس کی ساخت نسبتاً مستحکم رہتی ہے۔ سب سے زیادہ اثر رکھنے والے نوڈز کوائنز ہیں؛ جوڑیوں کے تجزیے میں اسٹیبل کوائنز کی اہمیت محدود ہے، مگر ہم آہنگی والے اعلیٰ درجے کے چکروں میں نمایاں ہیں۔ مصنفین 2021 کے سال کے پہلے نصف میں بلند ٹرانزیکشن حجم کو زیادہ پیچیدہ نیٹ ورک حرکیات کی طرف تبدیلی سے بھی جوڑتے ہیں۔ نتائج مارکیٹ کے انحصار کا مطالعہ کرنے کے تکمیلی طریقے پیش کرتے ہیں، مگر ایک مخصوص مدت بیان کرتے اور منتخب منافع کی فریکوئنسی اور شماریاتی پیمانوں پر منحصر ہیں؛ یہ ٹریڈنگ اسٹریٹیجی قائم نہیں کرتے اور نہ ہی نیٹ ورک تجزیے سے آگے علّی طریقۂ کار ثابت کرتے ہیں۔
اہم خیالات
- مطالعہ ہفتہ وار لاگ منافع کے گرینجر علّی روابط سے کرپٹو کرنسی نیٹ ورک بناتا ہے۔
- بڑے مارکیٹ واقعات کے آس پاس جوڑیوں کے نیٹ ورک کی سرگرمی بڑھتی ہے، جبکہ ہفتہ وار کھڑکیوں میں اس کی دیکھی گئی ساخت نسبتاً مستحکم رہتی ہے۔
- جوڑیوں کے روابط میں اسٹیبل کوائنز کا کردار محدود ہے، مگر ہم آہنگی والے اعلیٰ درجے کے تعلقات میں وہ اکثر دکھائی دیتے ہیں۔
- 2021 کے اوائل میں بلند ٹرانزیکشن حجم نیٹ ورک حرکیات کے زیادہ پیچیدہ ہونے کے ساتھ نظر آتا ہے۔
- جوڑیوں اور اعلیٰ درجے کے انحصار کے پیمانے کرپٹو کرنسی مارکیٹوں کے تکمیلی پہلوؤں کو ظاہر کرتے ہیں۔
ٹیگز
مکمل متن
# 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.
ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0
یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔