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本文针对使用历史数据有限的资产训练横截面策略时可能出现的过拟合问题，提出融合编码器网络。该网络将源数据集上训练的编码器注意力模块所形成的表示，与一个专注于较小目标数据集的独立模块相结合。共享并融合信息旨在提升泛化能力；自注意力则在训练和推理时对金融工具之间的相互作用进行建模。…

本研究使用历史价格和技术指标，对比特币、以太坊和莱特币的短期走势进行分类。研究比较各类分类方法识别一小时内上涨和下跌走势的能力，并报告正预测值和负预测值方面的表现。随后，研究将预测映射为交易决策，并使用旨在模拟交易条件的回测器评估这些决策。…

本文提出一种监管框架，将合法交易确认纳入区块链共识。作者认为，即使交易资产受特定司法管辖区规则约束，无需许可的共识协议通常也不会区分合法交易与非法交易。丝绸之路暗网市场的案例研究引出了这一问题。该框架设定了相关条件，使合法交易的吞吐量能够超过普通交易的吞吐量；普通交易中可能混有未知比例的合法和非法活动。…

本研究检验COVID-19健康指标是否能为比特币收益预测增加预测价值。研究比较了使用和未使用疫情相关特征（包括疫苗接种、住院和检测指标）训练的LightGBM回归模型。遗传算法通过31次独立运行优化模型；研究使用重叠分析和Mann–Whitney U检验比较R²、RMSE和MAE的分布。研究还使用置换特征重要性评估各输入变量的贡献。…

本文考察加密货币投资者基础的变化是否与其特质波动率变化相关。研究使用 subreddit 关注者数量的变化作为投资者基础变动的代理指标，再将该指标与加密货币特有波动率联系起来。分析还考察这种关系能否由其他市场特征解释，包括规模、动量、流动性和交易量。…

这项研究测试了深度强化学习作为执行层，用于波动较大的加密货币市场中的配对交易。其框架先筛选并排列候选配对，再使用带有长短期记忆层的近端策略优化智能体做出执行决策。固定风险、自适应均值的设计和确定性风险控制约束该智能体，旨在降低偏离风险。评估使用 Binance 每小时USD-M期货数据，并将学习得到的策略与启发式基线进行比较。…

本文报告了两项研究，考察以加密货币奖励作为附带赠礼提供给慈善捐赠者的情况。第一项研究分析乌克兰政府接受 Bitcoin 和 Ethereum 捐款的募款活动。在提供加密货币奖励时，Ethereum 的每小时捐款笔数增幅高于 Bitcoin，而捐款金额降幅也更大。作者认为，Ethereum 上奖励的可获得性更高，可能有助于解释这一差异。…

这项实证研究使用重构了逾一百万笔大额订单的数据，考察 Bitcoin/USD 市场冲击。研究检验了冲击与订单规模之间的平方根关系，发现尽管统计套利和做市活动较少，该模式仍在四个数量级范围内成立。 分析发现，平方根冲击描述的是大额订单的整个执行过程，而不只是最终成交价格。研究还将订单流分为估算的知情和非知情部分；非知情部分与冲击几乎完全的长期衰减相关。作者据此评估市场冲击模型的预测，并提出异质主体模型或可解释观察到的动态。证据仅涉及一个比特币交易所市场，本文没有证明同样的行为普遍适用于其他资产或交易场所。

这项研究针对高风险场景提出一种强化学习投资组合管理器。它结合双向交易与借贷，使用损益作为奖励，旨在改善下行风险管理和资金使用。其实现将软演员评论家智能体与卷积网络和多头注意力结合起来。投资组合包含通过永续期货交易的加密资产，使用USDT进行借贷，并根据近期市场数据定期再平衡。…

本研究将去中心化借贷协议合约建模为期权：借款人相当于期权买方，贷款人相当于卖方，贷款价值比则有助于确定权利金。研究使用无套利定价理论分析合约价值，并报告称，在没有市场摩擦或借贷利率差的情况下，最优选择永远是不进入合约。随后，分析纳入利率差和交易成本，这些条件会改变实际定价和对冲问题。…

本文评估比特币能否对冲美国股票指数或充当避险资产，研究动机部分来自比特币在 2016 年美国总统选举后上涨。本文区分对冲与避险资产：对冲资产平均而言与另一资产负相关或弱相关；避险资产则在该资产陷入困境时提供正收益或负收益。分析采用集合经验模态分解这一噪声辅助方法，考察不同时间尺度上的关系。…

本研究将加密货币表示为交易网络中的节点，并在每周美元对数收益显示格兰杰因果关系时连接这些节点。研究考察了这些联系及更广泛统计依赖关系在 2020 年和 2021 年间的变化。成对影响通过格兰杰因果关系衡量；高阶关系则通过 O 信息量评估，该指标有助于区分多个资产间的冗余与协同。 报告的成对网络显示，重大市场事件前后活动达到峰值，包括疫情动荡和价格突然上涨；但其结构在不同周度窗口间相对稳定。影响力最大的节点是加密货币；稳定币在成对关系中作用有限，却频繁出现在高阶协同回路中。作者还将 2021…

AdaptiveTrend 是一种系统化加密货币策略，将六小时周期的趋势信号与每月一次的投资组合更新相结合。它采用按波动率调整的移动止损，通过滚动夏普比率和市值筛选资产，并在多头与空头头寸之间非对称地分配资金。作者以市场历史上的正向漂移为做多倾向提供依据，并将该系统描述为一种随波动率和资产表现变化而调整敞口的方法。 本文报告了对超过 150 个加密货币交易对进行的样本外回测，涵盖 36 个月，时间从 2022 年至 2024 年。年化夏普比率为 2.41，最大回撤为 -12.7%，卡玛比率为…

本综述回顾加密货币交易研究。此类资产既有一些与传统投资相似的特征，也保留了独特的市场行为。综述涵盖交易系统和平台、交易信号与策略、波动率和收益预测、泡沫和极端市场状况、投资组合构建、技术交易以及风险管理。 作者综合了146篇研究论文，并考察相关数据集、研究趋势、研究主题和所用技术。综述指出了未来研究中值得探索的未解问题。这是对现有研究的梳理，而非新的交易方法或对策略的直接检验，因此其结论反映了作者所能获取的文献及其覆盖范围；摘要没有提供具体的比较表现结果或详细建议。

CTBench是一项用于评估加密货币合成时间序列的基准测试，其设计考虑了市场持续交易、高波动率和状态快速变化等特点。该基准汇集了452种代币的数据，在四种市场状态下评估八种有代表性的生成模型。其13项指标涵盖预测准确度、横截面排名、交易结果、风险和计算成本。…

本文提出一种时间不可逆性的统计测度，依据收益序列中上升趋势与下降趋势子序列之间的差异构建。研究将不可逆性指数定义为上升趋势模式分布与对应下降趋势模式分布之间的Kullback–Leibler散度。该指数被用于随时间分析比特币、以太坊、瑞波币、莱特币和比特币现金的对数收益。…

本研究考察数字资产价格的高频跳跃是否有助于解释加密市场的收益。研究聚焦于围绕特殊市场事件聚集的跳跃，并分析其发生时间与波动率和成交量的反复模式有何关系。分析受到此前关于比特币与关注度的证据启发，并将研究问题扩展至其他数字资产。…

文档考察加密永续期货能否应用于结算为零或一的二元事件合约。研究推导出一个终值权益问题：如果杠杆多头仓位一直持有到不利的零结算，账户最终可能低于初始抵押品，无论结算前的标记价格如何。文档还描述了资金费率的三难困境：仅与基差挂钩的资金费率在临近结算边界时会失去作用；统一的相对基差调整则可能要求支付无上限的资金，并威胁支付方的偿付能力或参与意愿。…

本文将最优做市扩展至资金费率随机变化的永续合约。由于做市商库存会同时影响价格敞口和资金现金流，作者构建了一个联合控制库存与资金费率的问题。他们使用Hamilton-Jacobi-Bellman方程的单调有限差分方法求解，再根据不同库存水平之间的价值变化推导买卖报价偏移。…

本文将订单流数据快照编码为图像，以预测比特币短期已实现波动率。研究将交易规模、方向和限价订单簿信息映射至颜色通道，再用于训练三层卷积神经网络、ResNet-18和ConvMixer。研究还测试加入人工构造特征，并将基于图像的模型与GARCH、在原始数据上训练的多层感知机以及基于当前波动率的朴素预测进行比较。…

本研究比较了十三种统计和机器学习模型，用于识别比特币限价订单簿数据中的异常观测值。研究在统一框架中评估这些模型，旨在实现实时异常检测，并可能用于分析操纵性交易行为。据报告，表现最强的模型是经验协方差；研究称，该模型在回测中优于买入并持有基准。 证据来自某大型交易所的26,204条记录。作者讨论了模型复杂度、交易频率和表现之间的权衡，并将异常值检测视为交易和风险管理的潜在输入。文段很少提及数据时段、交易成本、基准构建、模型设定或验证流程，因此不应假定所报告的收益能推广到其他交易场所或市场环境。

本文介绍 CryptoTrade，这是一种基于大型语言模型构建的加密货币交易智能体。其方法结合链上信息（作者认为这类信息透明且不可篡改）和新闻等链下信号，后者可以提供及时背景。反思机制会回顾早前决策的结果，为智能体每日交易决策提供参考，使其能够纳入交易反馈，而不只依赖传统时间序列基准。 作者报告了涵盖多种加密货币和市场状况的实验，并声称 CryptoTrade…

本文介绍自动增值市场系统（AIMS），这是一个拟议中的加密货币框架，旨在降低价值对波动的交易所价格的依赖。文中描述了一种会根据市场需求调整代币价值和供应量的系统，意在稳定其价格并随时间提升价值。作者将 WISH 作为一种实现方式，用以展示该机制可能如何运作并支持稳定的交换媒介。 本文提出概念性方案，并以一种代币为例，但没有解释调节规则、提供定量分析或报告价格稳定性测试。因此，关于确定性价值、公平和透明的说法仍是目标，并非材料所证实的发现。文中也未讨论该方案的实际限制及其在需求变化时的表现。

本研究考察比特币收益和波动率在2011至2017年间是否表现出长期记忆，以及这种行为如何随时间变化。研究通过重标极差分析（R/S）和去趋势波动分析（DFA）估计赫斯特指数，并比较两种方法捕捉持续性变化和信息效率的能力。 报告结果表明，R/S…