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比特币波动不对称性与市场效率随时间变化

文章 arXiv papers · 作者: Tetsuya Takaishi
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总结

本研究使用滚动窗口分析比特币日收益，以追踪市场属性变化时的波动不对称性和多重分形行为。研究报告了一种反向波动不对称性，其强度随时间变化，近期已减弱至较小水平。在更高频率的收益中也观察到了这种不对称性。其他分布和依赖性指标，包括峰度、偏度、平均收益、自相关和多重分形程度，也被描述为随时间变化。

分析将波动不对称性与市场效率指标联系起来，包括赫斯特指数、多重分形程度和峰度。报告的模式是，与更高市场效率相关的指标伴随着较弱的波动不对称性；作者认为，近期市场在这两方面都更有效率。文中没有说明滚动窗口的选择、样本时期或统计不确定性，因此不应将所报告的变化视为稳定的预测规则或可交易效应的证据。

核心观点

  • 研究使用滚动窗口分析，追踪比特币收益和波动率属性的变化。
  • 研究报告了一种反向波动不对称性，其程度随时间变化。
  • 据报告，在更高频率的收益中也存在波动不对称性。
  • 研究中，与效率相关的指标往往伴随着较弱的波动不对称性。
  • 这些发现描述了市场统计特征的变化，但没有证明存在预测策略。

标签

加密资产波动率统计学
全文
# Time-varying properties of asymmetric volatility and multifractality in Bitcoin


# Time-varying properties of asymmetric volatility and multifractality in Bitcoin









This study investigates the volatility of daily Bitcoin returns and multifractal properties of the Bitcoin market by employing the rolling window method and examines relationships between the volatility asymmetry and market efficiency. Whilst we find an inverted asymmetry in the volatility of Bitcoin, its magnitude changes over time, and recently, it has become small. This asymmetric pattern of volatility also exists in higher frequency returns. Other measurements, such as kurtosis, skewness, average, serial correlation, and multifractal degree, also change over time. Thus, we argue that properties of the Bitcoin market are mostly time dependent. We examine efficiency-related measures: the Hurst exponent, multifractal degree, and kurtosis. We find that when these measures represent that the market is more efficient, the volatility asymmetry weakens. For the recent Bitcoin market, both efficiency-related measures and the volatility asymmetry prove that the market becomes more efficient.

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此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。