وقت کے پیمانوں پر بٹ کوائن اور ایس اینڈ پی 500 ریٹرنز کی ساکنیت | Stratmill
خلاصہ
یہ مطالعہ دن کے اندر ایس اینڈ پی 500 اور بٹ کوائن کے قیمت منافع میں وسیع معنوں کی ساکنیت کا موازنہ کرتا ہے۔ یہ خود ارتباط اور طاقت طیفی کثافت کے تعلق سے ساکنیت جانچتا ہے، اور دیکھتا ہے کہ سلسلے کو حصوں میں بانٹنے، رجحان ہٹانے اور معمول پر لانے سے نتائج کیسے بدلتے ہیں۔ ایس اینڈ پی 500 کے لیے ڈیٹا کا عرصہ بٹ کوائن سے کہیں زیادہ طویل ہے۔
رپورٹ شدہ نتائج کے مطابق طویل رجحان ہٹانے کی کھڑکی اور مختصر معمول کاری کی کھڑکی سے پورے نمونے میں ایس اینڈ پی 500 کے منافع کو ساکن بنایا جا سکتا ہے؛ حصوں میں تجزیہ بڑی معمول کاری کھڑکیوں کی اجازت دیتا ہے۔ بٹ کوائن کے لیے ساکنیت صرف زیادہ اتار چڑھاؤ والے حصے میں طویل معمول کاری کھڑکی کے ساتھ رپورٹ ہوئی، دوسرے حصوں میں نہیں۔ یہ نتائج منتخب پیش عمل کاری، کھڑکیوں، نمونوں کے ادوار اور ساکنیت کی تعریف پر منحصر ہیں؛ فراہم کردہ متن وسیع تر مضبوطی کی جانچ یا پیش گوئی اور ٹریڈنگ کے مضمرات بیان نہیں کرتا۔
اہم خیالات
- مطالعہ ساکنیت کو وقت کے ساتھ غیر متبدل پہلے اور دوسرے لمحات کے ذریعے متعین کرتا ہے۔
- یہ ساکنیت جانچنے کے لیے خود ارتباط اور طاقت طیفی کثافت کے درمیان وینر۔خنچن تعلق استعمال کرتا ہے۔
- حصہ بندی، رجحان ہٹانے اور معمول پر لانے سے یہ بدلتا ہے کہ منافع ساکن دکھائی دیتے ہیں یا نہیں۔
- رپورٹ شدہ ایس اینڈ پی 500 اور بٹ کوائن کے نتائج مختلف ہیں اور حصے و پیش عمل کاری کے انتخاب کے ساتھ بدلتے ہیں۔
ٹیگز
مکمل متن
# Comparative analysis of stationarity for Bitcoin and the S&P500 # Comparative analysis of stationarity for Bitcoin and the S&P500 This paper compares and contrasts stationarity between the conventional stock market and cryptocurrency. The dataset used for the analysis is the intraday price indices of the S&P500 from 1996 to 2023 and the intraday Bitcoin indices from 2019 to 2023, both in USD. We adopt the definition of `wide sense stationary', which constrains the time independence of the first and second moments of a time series. The testing method used in this paper follows the Wiener-Khinchin Theorem, i.e., that for a wide sense stationary process, the power spectral density and the autocorrelation are a Fourier transform pair. We demonstrate that localized stationarity can be achieved by truncating the time series into segments, and for each segment, detrending and normalizing the price return are required. These results show that the S&P500 price return can achieve stationarity for the full 28-year period with a detrending window of 12 months and a constrained normalization window of 10 minutes. With truncated segments, a larger normalization window can be used to establish stationarity, indicating that within the segment the data is more homogeneous. For Bitcoin price return, the segment with higher volatility presents stationarity with a normalization window of 60 minutes, whereas stationarity cannot be established in other segments.
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۔