Chance or Chaos? Fractal geometry aimed to inspect the nature of Bitcoin
本文应用分形几何分析Bitcoin等9种加密货币与传统资产的回报表现，发现Bitcoin价格具有高持续性从而降低效率但提高可预测性，且完全去中心化的加密货币在任何时间尺度上均表现出自相似特征。
2023-09-01 q-fin.ST
Dynamical properties of volume at the spread in the Bitcoin/USD market
本研究探讨了Bitcoin/USD市场买卖价差中成交量的动态特性，发现成交量变化具有均值回归现象，买卖订单均衡存在强烈不对称性，并伴有聚集效应。
2023-05-19 q-fin.ST
Market efficiency, liquidity, and multifractality of Bitcoin: A dynamic study
这封信研究了比特币的市场有效性、流动性和多重分形之间的动态关系。我们发现，2013年之前，比特币的流动性较低，赫斯特指数小于0.5，表明比特币的时间序列具有反持续性。2013年以后，随着流动性的增加，赫斯特指数上升到0.5左右，提高了市场有效性。然而，对于几个时期，发现赫斯特指数显著小于0.5，使得这些时期的时间序列具有反持续性。我们还利用广义赫斯特指数研究了比特币时间序列的多重分形度，发现多重分形度与市场有效性呈非线性关系。
2019-02-25 physics.data-an q-fin.ST
Scaling properties of extreme price fluctuations in Bitcoin markets
幂律行为的检测和标度指数的研究揭示了许多现实世界现象的复杂性特征。金融市场的复杂性一直是具有挑战性的问题，并提供有趣的发现，如股票价格波动分布尾部的逆立方定律。基于区块链技术的新型数字资产的兴起，我们研究了加密货币价格波动的分布。我们考虑比特币在不同时间间隔和多个数字交易所的回报，以研究尾部是否存在普遍的标度行为，并确定标度指数是否支持有限二阶矩的存在。我们提供了经验证据，在多个时间间隔和不同的交易所的回报率分布的缓慢衰减的尾巴，对应于一个幂律。我们估计了标度指数，并发现了2 < α < 2.5的渐近幂律行为，这表明比特币的回报率除了波动性更大之外，还表现出比股票更重的尾部，已知股票的尾部约为3。我们的研究结果也意味着存在一个有限的二阶矩，从而提供了一个基本的基础上使用标准的金融理论和协方差为基础的技术在风险管理和投资组合优化方案。
2018-03-22 q-fin.ST
An empirical study of market risk factors for Bitcoin
本文通过多种统计方法实证检验Fama-French股票因子对比特币超额收益的解释力，以判断股票市场因子能否有效建模比特币的系统性风险。
2024-07-01 q-fin.CP q-fin.MF q-fin.ST
Some stylized facts of the Bitcoin market
近年来，出现了一种新型的可交易资产，通常被称为加密货币。其中，传播最广的是比特币。鉴于其新颖性，本文研究了比特币市场的一些统计特性。这项研究比较了比特币和标准货币的动态，并重点分析了不同时间尺度下的回报。我们使用来自一个比特币平台的交易数据，在2011年至2017年的回报时间序列中测试了长记忆的存在。我们计算的赫斯特指数的去趋势波动分析方法的装置，使用滑动窗口，以衡量长期的依赖性。我们发现，赫斯特指数在比特币存在的最初几年发生了显著变化，最近趋于稳定。此外，多尺度分析显示了类似的行为的赫斯特指数，这意味着一个自相似的过程。
2017-08-12 q-fin.GN q-fin.ST
Recent scaling properties of Bitcoin price returns
虽然在比特币市场上观察到了相关的程式化事实，但我们发现了累积收益分布的标度行为的一个独特属性。对于各种资产，累积收益率分布的尾部指标$μ$表现出$μ\approx 3$，这被称为“逆三次定律”。另一方面，比特币的回报率被称为$μ\approx 2$，这被称为“平方反比定律“。“我们使用最近的比特币数据研究了缩放特性，发现尾部指数变为$μ\approx 3$，这与逆立方定律一致。这表明比特币市场的一些属性可能会随着时间的推移而变化。我们还研究了绝对收益的自相关性，发现它是由一个幂律与两个标度指数。通过分析以已实现波动率标准化的绝对收益率，验证了比特币收益率时间序列与具有时变波动率的正态随机变量的一致性。
2020-09-15 q-fin.ST
On Bitcoin Price Prediction
本文结合理论、实证、机器学习与时间序列建模评估Bitcoin价格可预测性，发现市场总体趋于有效但特定信息不对称与行为异常偶尔带来难以系统利用的套利机会，为投资者与监管者提供启示。
2025-04-26 q-fin.ST stat.OT
The Role of Binance in Bitcoin Volatility Transmission
我们分析了比特币市场的高频波动动态和溢出效应，重点关注两个对：比特币兑美元（主要的法币-加密货币对）和比特币兑Tether（主要的加密货币对）。我们发现，币安上的限制保证金永久合约显然是波动性的主要来源，它不断向所有其他工具传递强劲的流量，而只接收很少的波动性。此外，我们发现：（i）在美国交易时段，交易员在更新预期时会更加关注当前的市场状况，并且对当前的市场状况做出更大的反应;（ii）当传统的西方股票市场开放时，加密市场表现出更高的互联性。我们的研究结果强调，监管机构不仅应该考虑提供比特币法定交易的现货交易所，还应该考虑大多数不受监管的交易所（最重要的是币安）提供的限制保证金衍生品产品。
2021-08-06 q-fin.ST q-fin.TR
Bitcoin market route to maturity? Evidence from return fluctuations, temporal correlations and multiscaling effects
基于自2012年以来记录的1分钟价格变化，从收益率分布、波动自相关、赫斯特指数和多尺度效应等方面，对快速崛起的比特币（BTC）市场的波动特性进行了评估。研究结果相比，成熟的世界市场的程式化的事实。虽然早期交易受到系统特定违规行为的影响，但发现在2018年4月之前的几个月里，所有这些统计指标都接近标志成熟度的特征。这可以被视为一个迹象，表明比特币市场，可能还有其他加密货币，具有即将成为一个常规市场的具体潜力，替代外汇（外汇）。由于自交易开始以来就可以获得高频价格数据，比特币为了解市场成熟轨迹的统计特征提供了一个独特的窗口。
2018-07-19 cs.CE econ.EM q-fin.ST
Information dynamics of price and liquidity around the 2017 Bitcoin markets crash
我们研究了2017-2018年泡沫期间最大的比特币交易市场之间的信息动态。通过分析高频市场微观结构观测与不同的信息理论措施的动力系统，我们发现跨市场的信息共享的时间变化。特别是，我们研究的可预测性，记忆和同步耦合的时变成分，测量的转移熵，主动信息存储，和多信息。通过比较这些实证研究结果与几个模型，我们认为，一些结果可能涉及到市场内和市场间的制度变迁，以及不同的市场观测之间的信息流动方向的变化。
2021-11-17 cs.IT cs.SI math.IT
The Efficient Market Hypothesis for Bitcoin in the context of neural networks
Zurich University of Applied Sciences（苏黎世应用科学大学）
这项研究使用前馈神经网络来检验比特币有效市场假设的弱形式。由于近年来加密货币的日益普及，出现了一个问题，即比特币是否可以利用市场效率低下的问题。我们在这里提到的几项研究在比特币的背景下使用统计测试或机器学习方法讨论了这个话题，主要依赖于比特币本身的数据。关于市场有效性的结果因研究而异。然而，在这项研究中，重点是在神经网络中应用各种与资产相关的输入特征。其目的是调查在添加股票指数（S&P 500，Russell 2000），货币（EURUSD），10年期美国国债收益率以及黄金和白银生产商指数（XAU）时，除了使用比特币回报作为输入特征外，预测准确性是否会提高。正如预期的那样，结果表明，更多的特征导致更高的训练性能，从一个特征的54.6%预测准确率到六个特征的61%。在测试集上，我们观察到，使用我们的神经网络方法，添加额外的资产类别，预测准确性没有增加。一个功能集能够部分优于买入并持有策略，但一旦添加另一个功能，性能就会再次下降。这导致我们得出部分结论，即比特币的弱市场效率无法使用神经网络和给定的资产类别作为输入来检测。因此，基于这项研究，我们发现证据表明，在样本期间，比特币市场在有效市场假设的意义上是有效的。我们鼓励在这一领域进行进一步的研究，因为这在很大程度上取决于所选择的样本周期、输入特征、模型架构和超参数。
2022-06-25 cs.LG q-fin.ST q-fin.TR
Examining the Effect of Monetary Policy and Monetary Policy Uncertainty on Cryptocurrencies Market
本研究采用MSM-VAR方法分析2010-2023年数据，发现货币政策不确定性在高低波动机制下均对比特币收益产生负面影响，并探讨了比特币对FOMC决策的敏感性。
2023-10-25 q-fin.GN q-fin.ST
Neural Network for valuing Bitcoin options under jump-diffusion and market sentiment model
本研究提出基于跳跃扩散与市场情绪模型的双变量框架，利用人工神经网络求解比特币期权定价方程，并通过高波动股票验证模型性能。
2023-10-14 math.AP q-fin.MF q-fin.PR
Advance Detection Of Bull And Bear Phases In Cryptocurrency Markets
University At Buffalo（布法罗大学）
本文利用预测算法预测比特币近期表现，进而计算50日和200日移动平均线，以提前识别加密货币市场的牛熊阶段。
2024-11-18 cs.AI q-fin.ST
On the Complexity and Behaviour of Cryptocurrencies Compared to Other Markets
我们发现，比特币的行为与股票和贵金属市场（如黄金和白银）有着有趣的相似之处。我们报告说，虽然第二大加密货币Litecoin密切关注比特币的行为，但它并没有显示比特币的所有报告属性。协议之间明显不同的复杂性措施已被发现，它表明，统计，信息理论，算法和分形的措施有不同的，但有趣的能力，聚类家庭的市场类型。该报告特别有趣，因为一些复杂性指标的范围和新颖使用来表征价格行为，因为IRS将比特币指定为投资财产而不是货币，以及加拿大政府宣布自己的电子货币MintChip。
2014-11-07 cs.IT math.IT q-fin.ST
Are Bitcoins price predictable? Evidence from machine learning techniques using technical indicators
未来比特币价格的不确定性使得很难准确预测比特币的价格。因此，准确预测比特币的价格对于加密货币市场的投资者和市场参与者的决策过程非常重要。使用2012年1月1日至2019年8月16日的历史数据，使用机器学习技术（通过惩罚最大似然的广义线性模型，随机森林，线性核的支持向量回归和堆叠集成）来预测比特币的价格。预测模型采用关键和高维技术指标作为预测因子。这些技术的性能进行了评估，使用平均绝对百分比误差（MAPE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），和决定系数（R平方）。性能指标显示，具有两个基本学习者（随机森林和通过惩罚最大似然的广义线性模型）的堆叠集成模型和具有线性核作为元学习者的支持向量回归是预测比特币价格的最佳模型。叠加集合模型的MAPE、RMSE、MAE和R平方值分别为0.0191%、15.5331 USD、124.5508 USD和0.9967。这些值显示了使用堆叠集合模型预测比特币价格的高度可靠性。准确预测比特币的未来价格将为加密货币市场的投资者和市场参与者带来可观的回报。
2019-09-03 econ.EM q-fin.ST stat.AP
On the Evolution of Cryptocurrency Market Efficiency
本研究基于Lo（2004）的适应性市场假说（AMH）来考察加密货币市场（比特币和以太坊）的效率是否会随着时间的推移而演变。特别是，我们测量的程度市场有效性使用广义最小二乘为基础的时变模型，不依赖于样本量，不像以前的研究，使用传统的方法。实证结果表明：（1）市场的市场有效性程度随时间而变化;（2）在大多数时期，比特币的市场有效性水平高于以太坊;（3）市场流动性高的市场正在形成。我们的结论是，这些结果支持最成熟的加密货币市场的AMH。
2020-07-07 q-fin.GN q-fin.ST
Fragmentation, Price Formation, and Cross-Impact in Bitcoin Markets
鉴于比特币交易格局的高度碎片化所导致的微观效率低下，我们利用由来自流动性最强的比特币市场的订单和交易数据组成的粒度数据集，以了解低于1秒的时间尺度下的价格形成过程。为了实现这一目标，我们构建了一组功能，封装相关的微观结构信息在短的回顾窗口。随后，这些特征首先被用来生成一个领先者-落后者网络，该网络量化了市场如何相互影响，然后被用来训练线性模型，该模型能够解释$500$ ms未来回报率（取决于哪个市场是预测目标）中10%到37%的总变化。然后将结果与考虑到交易现实，如交易成本的各种PnL计算结果进行比较。PnL计算基于我们与每个模型相关联的自然$\textit{taker}$策略（意味着它们采用市价订单）。我们的研究结果强调了市场的收费制度在决定其成为领先者或落后者的倾向，以及我们的接受者策略的盈利能力方面的作用。进一步进行分析，我们还推导出自然的$\textit{maker}$策略（即，一个只使用被动限价订单），由于与回测庄家策略相关的困难，我们在真实世界的实时交易实验中进行了测试，在该实验中，我们的名义交易量超过了150万美元。为我们的模型提供了额外的信心，并扩展了它们所基于的功能，结果表明，与天真的基准策略相比，我们也在真实资本的实时交易环境中部署了一个显着的改进，以便进行比较。
2021-08-22 q-fin.GN q-fin.ST q-fin.TR
What drives bitcoin? An approach from continuous local transfer entropy and deep learning classification models
由于不可预测的价格模式，比特币引起了不同市场参与者的关注。有时，价格会出现大幅上涨。比特币价格也出现了极端的、意想不到的崩盘。我们在连续转移熵方法下测试了各种决定因素对比特币价格方向的预测能力，作为特征选择标准。因此，在局部转移熵的最近邻估计的排列测试意义上的统计显著资产被用作深度学习分类模型中的特征或解释变量，以预测比特币的价格方向。拟议的变量选择方法不包括纳斯达克指数和特斯拉作为驱动因素。在不同的情景和指标下，最好的结果是使用疫情期间的重要驱动因素作为验证。在测试中，在2020年7月至2021年1月的大流行后情景中，准确率在没有司机的情况下有所提高。换句话说，我们的研究结果表明，在高波动时期，比特币似乎会自动调节，不需要额外的驱动因素来提高价格方向的准确性。
2021-09-02 q-fin.ST
What are the main drivers of the Bitcoin price? Evidence from wavelet coherence analysis
比特币已经成为金融市场的一个迷人现象。由于没有任何中央政府发行货币，它一直与争议有关，因为它的普及和公众利益达到了很高的水平。在这里，我们通过研究比特币价格的潜在驱动因素，从基本面到投机和技术来源，以及中国市场的潜在影响，为讨论做出贡献。利用连续小波框架的时间和频率域的关系的演变进行检查，使我们评论的发展的相互联系的时间，但我们也可以区分短期和长期的连接。
2014-06-02 physics.data-an q-fin.CP q-fin.ST
A Peek into the Unobservable: Hidden States and Bayesian Inference for the Bitcoin and Ether Price Series
传统的金融模型无法解释加密货币的经济和货币属性，因为后者具有双重性质：一方面作为金融资产使用，另一方面与底层区块链结构紧密相连。为了通过统一的方法来检查这两个组件，我们应用了一个最近开发的非齐次隐马尔可夫（NHHM）模型，该模型具有一组扩展的金融和区块链特定协变量，用于比特币（BTC）和以太币（ETH）价格数据。基于可观察的系列，NHHM模型为加密货币市场的底层微观结构提供了一个新的视角，并提供了对投资者、交易员和矿工行为等不可观察参数的洞察。该算法识别了比特币生态系统中固有不同活动的两个交替时期（隐藏状态）-基本面与不知情或噪声交易者-并揭示了短期/长期动态和两种状态的金融特征的差异，例如显著的解释变量，极端事件和变化的序列自相关。在一个有点意想不到的结果中，比特币和以太坊市场被发现受到明显不同的指标的影响，尽管它们之间存在明显的相关性。目前的方法支持早期的发现，即加密货币与任何传统的金融资产不同，并通过更全面的视角迈出了理解加密货币市场的第一步。
2021-07-18 econ.EM q-fin.ST
Feature-Rich Long-term Bitcoin Trading Assistant
K. J. Somaiya College of Engineering（K·J·索马伊亚工程学院）
长期以来，预测、研究和分析金融指数一直是金融界的主要兴趣。最近，深度学习社区对利用强化学习的兴趣越来越大，强化学习在许多领域已经超过了以前的许多基准。我们的方法为强化学习代理提供了一个功能丰富的环境。目的是为用户提供长期利润，因此，我们考虑了最可靠的技术指标。我们还开发了一个自定义指标，可以为用户提供更好的比特币市场洞察力。比特币市场遵循交易者的情绪和情绪，因此我们交易环境的另一个要素是Twitter上市场的整体每日情绪得分。该药剂的测试期为685天，其中也包括Covid-19的波动期。它能够提供可靠的建议，平均利润约为69%。最后，代理还能够通过网站向用户建议最佳操作。网站上的用户还可以访问指标的可视化，以帮助加强他们的决策。
2022-09-14 cs.LG q-fin.ST
Dissection of Bitcoin's Multiscale Bubble History from January 2012 to February 2018
我们对2012年1月至2018年2月的比特币对美元价格动态进行了详细的泡沫分析。我们引入了一个强大的自动峰值检测方法，将价格时间序列分为不间断的市场增长（drawups）和不间断的市场下降（drawdowns）的制度。结合拉格朗日正则化方法来检测新的市场机制的开始，我们确定了3个主要峰值和10个额外的较小峰值，这些峰值在分析的时间段内打断了比特币价格的动态。我们通过一些量化指标和图表来解释这种长短泡沫的分类，以了解这一时期比特币崛起背后的主要社会经济驱动因素。然后，使用对数周期幂律奇异性（LPPLS）模型对与三个长泡沫相关的日益增长的风险进行了详细分析，该分析基于LPPLS置信度指标，该指标定义为LPPLS模型在多个时间窗口内的合格拟合分数。此外，对于各种虚构的“目前”的时间$t_2$崩溃之前，我们采用聚类方法分组预测的关键时间$t_c$的LPPLS适合在不同的时间尺度，其中$t_c$是最有可能的时间结束的泡沫。每个集群都被认为是随后比特币价格演变的合理场景。我们提出了这些预测的三个长的泡沫和四个短的泡沫，我们的时间尺度的分析能够解决。总的来说，我们的预测方案提供了有用的信息来警告即将发生的崩溃风险。
2019-05-30 econ.EM q-fin.ST
Pump and Dumps in the Bitcoin Era: Real Time Detection of Cryptocurrency Market Manipulations
Sapienza University of Rome（罗马第一大学）
本文深入分析加密货币市场中社区组织的拉高出货操纵行为，并通过案例研究提出一种实时检测欺诈的方法，其性能优于现有技术，以帮助投资者规避风险。
2024-09-02 cs.CR cs.CY cs.LG
Real-Time Prediction of BITCOIN Price using Machine Learning Techniques and Public Sentiment Analysis
International Islamic University Malaysia（马来西亚国际伊斯兰大学）
比特币是第一个数字分散的加密货币，近年来市价总值大幅增长。本文的目的是通过机器学习技术和情绪分析来确定比特币在美元中的可预测价格方向。Twitter和Reddit吸引了研究人员的大量关注，以研究公众情绪。我们将情绪分析和监督机器学习原理应用于从Twitter和Reddit帖子中提取的推文，并分析了推文中比特币价格走势与情绪之间的相关性。我们探索了几种使用监督学习的机器学习算法，以开发预测模型并提供对未来市场价格的信息分析。由于难以评估时间序列（ARIMA）模型的确切性质，因此通常很难做出适当的预测。然后，我们继续使用长短期记忆细胞（LSTM）实现递归神经网络（RNN）。因此，我们使用长短期记忆（LSTM）技术分析了比特币价格的时间序列模型预测，并将比特币价格的可预测性和比特币推文的情绪分析与标准方法（ARIMA）进行了比较。LSTM的RMSE（均方根误差）为198.448（单特征）和197.515（多特征），而ARIMA模型的RMSE为209.263，这表明具有多特征的LSTM显示出更准确的结果。
2020-06-18 cs.LG q-fin.ST
Comparative Analysis of Machine Learning, Hybrid, and Deep Learning Forecasting Models Evidence from European Financial Markets and Bitcoins
本研究对比ARIMA、混合ETS-ANN、kNN等多类预测模型在欧洲金融市场与比特币市场的表现，发现混合ETS-ANN模型整体表现最优，是颇具前景的金融时间序列预测方法，可为投资决策提供参考。
2023-07-17 econ.EM q-fin.RM q-fin.ST
Fear and Volatility in Digital Assets
我们表明，比特币在5分钟时间范围内的隐含波动率可以从价格、波动势头和其他数据（包括情绪和参与度）中适度预测。滞后的比特币指数价格和波动性走势与谷歌趋势一起对该模型做出了贡献，市场往往在几个小时后做出反应。本文中使用的代码和数据集可以在https://github.com/Globe-Research/bitfear上找到。
2020-10-29 q-fin.ST
Cryptocurrencies Are Becoming Part of the World Global Financial Market
在这项研究中，以两种最具流动性和最高资本化的加密货币为代表的加密货币市场之间的交叉相关性：一方面是比特币和以太坊，另一方面是代表传统金融市场的工具：股票指数，外汇，商品，在2020年1月至2022年10月期间进行测量。我们的目的是解决加密货币市场是否仍然保留其相对于传统金融市场的自主权，或者它已经与传统金融市场保持一致，以牺牲其独立性。我们的动机是，一些以前的相关研究给出了混合的结果。通过计算基于滚动窗口中高频10 s数据的$q$依赖的去趋势交叉相关系数，考察了不同时间尺度、不同波动幅度和不同市场周期的相关性。有强烈迹象表明，自2020年3月Covid-19恐慌以来，比特币和以太坊价格变化的动态不再是独立的。相反，它与传统金融市场的动态有关，这在2022年尤为明显，当时在市场熊市阶段观察到比特币和以太坊与美国科技股的耦合。值得强调的是，加密货币已经开始以与传统工具类似的方式对消费者价格指数等经济数据做出反应。这种迄今为止独立的自由度的自发耦合可以被解释为一种相变，类似于复杂系统的典型集体现象。我们的研究结果表明，加密货币不能被视为金融投资的避风港。
2023-02-18 q-fin.ST stat.AP
The leverage effect and other stylized facts displayed by Bitcoin returns
本文基于2013-2020年BTC-USD日内数据研究比特币收益的典型事实，发现其统计特性与个股或指数相似，但在自相关和杠杆效应上与法币汇率存在明显差异，并识别出两种不同的市场状态。
2021-01-31 q-fin.ST q-fin.TR
Modelling the Bitcoin prices and the media attention to Bitcoin via the jump-type processes
在本文中，我们提出了一个新的双变量模型的联合描述的比特币的价格和媒体对比特币的关注。我们的模型是基于类的Lévy过程，并能够逼真地再现所考虑的时间序列的跳跃型动态。我们专注于低频设置，这对于基于Lévy的模型来说本质上比高频情况更困难。我们设计了一个半参数估计过程的参数和Lévy测度的统计推断。我们证明了市场注意力的动态可以通过有限Lévy测度的Lévy过程有效地建模，并提出了一个数据驱动的过程来描述比特币价格。
2022-10-25 math.ST q-fin.ST stat.AP
Signatures of crypto-currency market decoupling from the Forex
基于Kraken的高频记录，Kraken是一个加密货币交易所和专业交易平台，旨在将比特币和其他加密货币纳入主流，研究了2016年7月1日至2018年12月31日期间涉及比特币（BTC），以太坊（ETH），欧元（EUR）和美元（USD）的多尺度互相关。结果表明，与加密货币市场相关的汇率波动的多尺度特征接近外汇市场。这尤其适用于BTC/ETH汇率，其赫斯特指数在2018年底开始接近0.5，这是成熟世界市场的特征。此外，BTC/ETH直接汇率已经发展出多重分形，这通过广泛的奇异谱表现出来。一个特别重要的结果是，用于检测BTC/ETH和EUR/USD汇率动态之间的交叉相关性的措施没有显示出任何明显的关系。这可能被视为加密货币市场已经开始与外汇脱钩的迹象。
2019-07-18 econ.EM q-fin.ST
Market Crash Prediction Model for Markets in A Rational Bubble
著名的对数周期幂律（LPPL）方法是预测金融市场崩溃的少数方法之一。本文在LPPL的基础上，提出了一种新的股票市场崩盘的分析方法，即基于理性泡沫状态的简单假设，建立白箱模型。通过将该模型应用于道琼斯指数和比特币市场价格数据，表明该模型成功地预测了两个市场的一些重大崩溃，这意味着该模型的高灵敏度和泛化能力。
2021-08-23 q-fin.RM q-fin.ST
The inefficiency of Bitcoin revisited: a dynamic approach
这封信重新审视了比特币市场的信息效率。特别是，我们使用赫斯特指数分析了2011年至2017年比特币回报率和波动率的长记忆随时间变化的行为。我们的结果是双重的。首先，R/S方法更倾向于检测长记忆，而DFA方法可以更精确地区分信息效率随时间的变化。第二，日收益率在研究期间的前半段表现出持续的行为，而自2014年以来，其行为更具信息效率。最后，价格波动性，衡量为对数之间的差异，在一天的最高和最低的价格表现出长记忆在所有的时期。这反映了产生价格和波动性的不同的基本动态过程。
2017-09-23 q-fin.CP q-fin.GN q-fin.RM
Linear Laws of Markov Chains with an Application for Anomaly Detection in Bitcoin Prices
Wigner Research Centre for Physics（维格纳物理研究中心）
本文的目标有两个：（1）提出一种新的方法，能够找到控制马尔可夫链时间演化的线性规律;（2）将这种方法应用于比特币价格的异常检测。为了实现这些目标，首先，马尔可夫链的线性定律推导出使用的时间嵌入的（分类）自相关函数。然后，根据比特币汇率（兑美元）的第一个差值生成二进制序列。最后，通过步进时间窗确定描述该序列的线性规律的参数的最小数目。根据结果，线性定律通常在两个时期变得更加复杂（包含额外的第三个参数，表明隐马尔可夫属性）：在COVID-19大流行引发的加密货币市场崩溃之前（2020年3月12日），以及在比特币价格破纪录飙升之前（2020年第四季度-2021年第一季度）。此外，这第三个参数的局部高值往往与短期价格峰值有关，这表明价格操纵。
2022-01-24 cs.LG q-fin.ST
Deep Hedging Under Realistic Market Frictions: A Regime-Conditional Empirical Study of Dynamic Option Hedging on Bitcoin Options
Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur（印度理工学院那格浦尔分校）
本研究基于Deribit五年BTC期权数据，对比经典对冲方法与深度对冲模型，发现经典的Whalley-Wilmott方法在交易成本上优于深度对冲，且结果依赖市场机制，深度对冲未击败经典基准。
2026-09-01 q-fin.CP q-fin.ST
Multi-channel discourse as an indicator for Bitcoin price and volume movements
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）
这项研究旨在确定与比特币相关的新闻出版物和在线话语如何在比特币交易所的价格和交易量变动中表达。由于本质上是数字化的，所有与比特币相关的基础数据（来自交易所，以及直接来自区块链的交易数据）都可以在线获得，这对于传统企业或在交易所交易的货币来说是不正确的。这使得比特币成为此类研究的一个有趣主题，因为它能够将情绪映射到可能无法访问的基本事件。此外，比特币的讨论主要发生在在线论坛和聊天渠道上。在股票交易中，情绪数据在交易决策中的价值已经被多次证明[1] [2] [3]，这项研究旨在确定这些数据是否对比特币交易模型有价值。为了实现这一目标，2015年的数据收集自Bitcointalk.org（最大的比特币论坛），彭博社和华尔街日报等新闻来源，完整的/r/btc和/r/Bitcoin subreddits，以及bitcoin-otc和bitcoin-dev IRC频道。通过分析这些关于情绪和成交量的数据，我们发现论坛、新闻和Reddit情绪与情绪表达后1至5天的价格和成交量走势之间存在弱至中等的相关性。Granger因果检验证实了情绪对每日百分比价格和成交量变动的预测因果关系，同时强调了市场变动对在线社区情绪表达的预测因果关系
2018-11-06 cs.LG q-fin.ST stat.ML
Modeling Regime Structure and Informational Drivers of Stock Market Volatility via the Financial Chaos Index
Department of Mathematical and Computational Sciences（数学与计算科学系）
本文提出基于修正对数正态幂律分布的机制转换框架，通过金融混沌指数识别出三种股市波动机制，并利用弹性网回归证实宏观经济与地缘等不确定性对VIX隐含波动率具强预测力。
2025-04-26 cs.LG q-fin.ST
BIRP: Bitcoin Information Retrieval Prediction Model Based on Multimodal Pattern Matching
MINDsLab Inc.（MINDsLab公司）；HighDev（HighDev公司）；Pukyong National University（釜庆国立大学）；Korea University（高丽大学）
针对图表模式匹配工具缺乏预测能力的问题，本文提出BIRP，通过检索并排序相似历史走势作为附加特征，以增强比特币未来方向预测。
2023-08-14 cs.AI q-fin.ST
Real-time Prediction of Bitcoin Bubble Crashes
在过去的十年中，比特币作为一种新兴的资产类别，由于其在极端价格增长阶段的非凡回报和不可预测的大规模崩溃而引起了公众的广泛关注。我们应用对数周期幂律奇异性（LPPLS）信心指标作为诊断工具，使用过去两年比特币价格的每日数据来识别泡沫。研究发现，当比特币价格在短时间内出现大幅波动时，基于每日比特币价格数据的LPPLS信心指标无法有效预警泡沫，尤其是对于正泡沫。为了诊断加密货币市场中泡沫的存在并准确预测泡沫崩溃，本研究提出了一种基于LPPLS模型和更精细（比每日）时间尺度的比特币价格数据的自适应多级时间序列检测方法。我们采用两个级别的时间序列，1小时和30分钟，以展示自适应多级时间序列检测方法。结果表明，基于该方法的LPPLS置信度指标能够有效地检测气泡，即使气泡在短时间内存在，也能准确地预测气泡的破裂。此外，我们发现，短期LPPLS信心指标对比特币价格的极端波动高度敏感，可以在较短的时间尺度上（从一天到一周）提供一些有用的泡沫状态见解，长期LPPLS信心指标在较长的时间尺度上（从一周到一个月）有效监测泡沫状态方面表现稳定。自适应多级时间序列检测方法可以提供对气泡的实时检测和对碰撞的高级预测，以警告即将发生的风险。
2019-06-13 q-fin.RM q-fin.ST stat.AP
Transition from Exponential to Power Law Distributions in a Chaotic Market
经济需要新的模型，能够理解和预测市场的演变。在这方面，经济物理学提供了市场作为复杂系统的模型，试图从微观层面上许多代理人的相互作用中理解宏观的、系统范围的经济状态。其中一个模型是交易市场的类天然气模型。这试图预测封闭经济中的货币分布，很简单，获得在真实经济中观察到的货币分布。然而，它揭示了解释高收入个体中观察到的幂律分布的技术故障。本文将非线性动力学引入类气体模型，试图克服这些缺陷。一个特殊的混沌动力学被用来打破代理$(i,j)\Leftrightarrow(j,i)$的配对对称性。结果表明，“混沌气体模型”可以再现真实经济中观察到的指数分布和幂律分布。此外，它还控制着它们之间的过渡。这可能会让我们对全球社会中产生不公平的货币分配的微观原因有一些了解。最终，混沌模型使不对称情景的内在不稳定性变得显而易见，在这种情况下，财富的下沉出现并使市场陷入极端不平等。
2010-11-23 nlin.CD q-fin.ST q-fin.TR
