Phát hiện chế độ thị trường Bitcoin qua tính đa phân dạng

Tóm tắt

Bài báo nghiên cứu cấu trúc lợi nhuận Bitcoin qua nhiều thang thời gian bằng các công cụ ước tính đặc tính đa phân dạng. Bài báo mô tả phương sai lợi nhuận tuân theo quan hệ lũy thừa với mức tăng thời gian, được đặc trưng bởi độ biến động và số mũ Hurst. Vì các tham số này thay đổi theo thời gian, các tác giả đưa ra số mũ Hurst tổng quát để đánh giá liệu hành vi đa phân dạng có được nắm bắt đầy đủ hay không.

Họ dùng các ước tính tham số lũy thừa cục bộ và độ phù hợp của mô hình để xác định chuyển đổi chế độ, đồng thời báo cáo rằng phương pháp tự động phát hiện các ngày gắn với những sự kiện thị trường Bitcoin đã biết. Bài báo cũng báo cáo rằng dù giá biến động mạnh và không dừng, Bitcoin vẫn duy trì cấu trúc tương quan có trật tự trong toàn bộ lịch sử quan sát. Bản tóm tắt không nêu ngày lấy mẫu, danh sách sự kiện, ước tính tham số hoặc xác thực so sánh, vì vậy các kết luận chỉ giới hạn ở giai đoạn được phân tích và phương pháp đã mô tả.

Ý chính

• Lợi nhuận Bitcoin có tương quan đa thang đo, được mô tả bằng quy luật lũy thừa của phương sai theo mức tăng thời gian.
• Độ biến động và số mũ Hurst đặc trưng cho hành vi theo quy luật tỷ lệ, và cả hai có thể thay đổi theo thời gian.
• Số mũ Hurst tổng quát được đề xuất để đánh giá độ phù hợp của hành vi đa phân dạng.
• Ước tính lũy thừa cục bộ và độ phù hợp của mô hình được dùng để phát hiện chuyển đổi chế độ.
• Phân tích được báo cáo phát hiện các chuyển đổi gắn với sự kiện và cấu trúc tương quan dài hạn có trật tự trong lịch sử được nghiên cứu.

Thẻ

# Chaos and Order in the Bitcoin Market


# Chaos and Order in the Bitcoin Market









The bitcoin price has surged in recent years and it has also exhibited phases of rapid decay. In this paper we address the question to what extent this novel cryptocurrency market can be viewed as a classic or semi-efficient market. Novel and robust tools for estimation of multi-fractal properties are used to show that the bitcoin price exhibits a very interesting multi-scale correlation structure. This structure can be described by a power-law behavior of the variances of the returns as functions of time increments and it can be characterized by two parameters, the volatility and the Hurst exponent. These power-law parameters, however, vary in time. A new notion of generalized Hurst exponent is introduced which allows us to check if the multi-fractal character of the underlying signal is well captured. It is moreover shown how the monitoring of the power-law parameters can be used to identify regime shifts for the bitcoin price. A novel technique for identifying the regimes switches based on a goodness of fit of the local power-law parameters is presented. It automatically detects dates associated with some known events in the bitcoin market place. A very surprising result is moreover that, despite the wild ride of the bitcoin price in recent years and its multi-fractal and non-stationary character, this price has both local power-law behaviors and a very orderly correlation structure when it is observed on its entire period of existence.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.