特朗普和比特币是好搭档吗？

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英文标题：
《Are Trump and Bitcoin Good Partners?》
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作者：
Jamal Bouoiyour (CATT), Refk Selmi (CATT)
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  During times of extreme market turmoil, it is acknowledged that there is a tendency towards \"flight to safety\". A strong (weak) safe haven is defined as an asset that has a significant positive (negative) return in periods where another asset is in distress, while hedge has to be negatively correlated (uncorrelated) on average. The Bitcoin\'s surge alongside the aftermath of Trump\'s win in the 2016 U.S. presidential elections has strengthened its status as the modern safe haven. This paper uses a truly noise-assisted data analysis method, termed as Ensemble Empirical Mode Decomposition-based approach, to examine whether Bitcoin can act as a hedge and safe haven for U.S. stock price index. The results document that the Bitcoin\'s safe-haven property is time-varying and that it has primarily been a weak safe haven in the short term and the long-term. We also demonstrate that precious metals lost their safe haven properties over time as the correlation between gold/silver and U.S. stock price declines from short-to long-run horizons.
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中文摘要：
在市场极度动荡的时期，人们承认存在“逃到安全地带”的趋势。强（弱）避险被定义为在另一项资产处于困境期间具有显著正（负）回报的资产，而对冲平均必须负相关（不相关）。随着特朗普在2016年美国总统大选中获胜，比特币的激增加强了其现代避风港的地位。本文使用一种真正的噪声辅助数据分析方法，即基于集成经验模式分解的方法，来检验比特币是否可以作为美国股价指数的对冲和避风港。结果表明，比特币的避风港性质是时变的，从短期和长期来看，它主要是一个薄弱的避风港。我们还证明，随着时间的推移，随着黄金/白银与美国股票价格之间的相关性从短期到长期的下降，贵金属失去了其避险资产。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
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2022-5-31 05:19:09 上传

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关键词：比特币 特朗普 Quantitative presidential Applications

特朗普和比特币是好搭档吗？Jamal Boouiyour+和Refk SELMIAbstracts在市场极度动荡的时期，人们承认有一种倾向，即“逃到安全地带”。强（弱）避险被定义为在另一项资产不受约束的时期具有显著正（负）回报的资产，而对冲必须平均负相关（不相关）。随着特朗普在2016年美国总统大选中获胜，比特币的激增加强了其现代避风港的地位。本文使用了一种真正的噪声辅助数据分析方法，称为基于集成经验模式分解的方法，来检验比特币是否可以作为美国股价指数的对冲和避风港。结果表明，比特币的避风港性质是时变的，在短期和长期内，它主要是一个真正的避风港。我们还证明，随着时间的推移，随着黄金/白银与美国股票价格之间的相关性从短期到长期的下降，贵金属失去了其避险资产。关键词：2016年美国总统选举；特朗普的胜利；U、 美国股市；比特币价格；避风港+加索尔大学CATT；通讯作者：Avenue du Doyen Poplawski，64000 Pau，France；电话：+33（0）5 59 40 80 01，传真：+33（0）5 59 40 80 10，电子邮件：jamal。bouoiyour@univ-加索尔。fr——突尼斯大学；保罗大学；电子邮件：s。refk@yahoo.fr1.简介比特币于2009年由中本聪（SatoshiNakamoto）手下的一位匿名程序员创建，自那以后，比特币获得了最广泛的国际认可。鉴于比特币越来越受到关注，研究人员围绕比特币的特性提出了几个问题。

人们可以引用：比特币是一种替代货币吗？这是一个投机泡沫吗？这是安全的避风港吗？是艾希德吗？它是一个投资组合多元化者吗？等等……大多数研究都支持比特币可能是投机泡沫，而不是避风港或对冲（Bucholz et al.2012；Kristoufek 2013；Ciian et al.2014；Yermack 2014；Boouiyour et al.2015；Boouiyour and Selmi2015）。一些研究人员将这一重大推测归因于这样一个事实，即任何时候都没有还款担保（Kristoufek 2013；Yermack 2014）。比特币还未被大型市场接受为支付系统，其潜在价值既不来自消费，也不来自生产过程，例如包括黄金在内的贵金属（Glaster et al.2014）。此外，作为一种虚拟货币，比特币对网络攻击非常敏感，这很容易稳定比特币系统，然后产生过度的价格波动（Ciaian等人，2016）。另一个可能解释比特币投机态度的因素是它对媒体报道的强烈依赖。因此，Lee（2014）指出，正面和负面新闻的变化导致比特币价格周期偏高。此外，比特币优点的倡导者表示，由于比特币是一种替代货币和交易工具，不依赖于金融机构网络，因此用户可以免受不利风险的影响。当我们考虑到比特币是在ZF和金融机构失去公众信任的全球金融崩溃之际诞生的，这似乎很有意义。这为比特币与黄金的比较提供了依据，因为理论上，黄金被视为对冲和避风港，以防范类似风险。

Baur和Lucey（2010）以及Baur和McDermott（2010）声称，黄金价格与金融资产之间存在着显著的联系。他们根据黄金价格相关系数的符号和重要性定义了避险和对冲。避险资产的性质是在危机期间提供或保持其价值。因此，避险的主要特征是特定时期的回报率为非负，而对冲必须为负相关（或不相关）。在此背景下，Dyhberg（2015）试图通过解决比特币是否是虚拟黄金来测试比特币的对冲能力。研究表明，比特币可以在最短的时间内对冲股票。它的结论是，比特币与黄金一样具有对冲特性，可以纳入投资组合中，以减轻突发冲击的有害影响。尽管文献在很大程度上记录了贵金属（大部分为黄金）如何在金融动荡期间充当避风港（Baur and Lucey 2010；Boouiyour and Selmi 2016），但它忽视了比特币作为对冲投资和投资组合多元化工具可能发挥的作用。比特币是主流货币和经济的替代品（Bouri等人，2015）。如果交易员和投资者对货币或整个经济失去信任，他们可能会求助于比特币。这是将比特币视为“数字黄金”（Popper 2015）的潜在原因之一。尽管比特币具有相关性，但将其视为多样化、对冲或安全天堂的研究却极其有限。据我们所知，只有两项研究试图回答这个问题（Bouri et al.2015；Dyhberg 2015）。

这项研究试图通过解决比特币是否在2016年美国总统选举的政治不确定性期间加入黄金对冲和避险地位来填补这一空白。金融市场普遍认为克林顿获胜是一个更好的短期结果，因为她很少代表未知，因此不太确定。作为对特朗普惊人胜利的回应，全球资产市场大幅下挫，因为投资者担心不断演变的波动性。这导致了一种趋势，即质疑管理传统货币和金融体系的标准经济和金融结构的有效性。在这方面，数字货币（尤其是比特币）在经济和地缘政治动荡时期为法定货币提供了一种完全分散的安全替代品，引领着潮流。比特币的价格从2017年开始为最高货币；自2014年1月初以来，2017年首日交易额首次超过1000美元。由于比特币和资产市场等复杂现象的相互作用可能掩盖了我们想要识别的规律，我们应用了一种新的数据分析工具，即集成经验模式分解（EEMD），它将比特币价格和美国股票价格指数（特别是标准普尔500指数）按比例分解为一个尺度，并在每个尺度上估计相关性。使用这项技术背后的动机是希望提取时间序列固有的内在特征。通过这样做，我们表明，比特币和贵金属对美国股市的对冲和避险性质是随时间变化的。

而比特币在短期内是一个较弱的避风港（负相关），在中长期则是一个对冲工具（无显著相关性）。我们还表明，随着贵金属与美国股价之间的相关性从一个尺度下降到另一个尺度，黄金和白银失去了对冲和避险资产。本文概述如下：第2节描述了我们的方法。第3节报告了结果。第4节讨论了调查结果并得出结论。方法和数据传统的时间序列分析工具通常以某种方式依赖于傅立叶变换。然而，根据Huang et al.（1998），Fourier变换可能会提示不准确的信息，这主要是由于变换的性质（在时域内）。小波有一个移位方差的问题。准确地说，如果起点发生变化，例如降低初始点，小波变换可能会显示不同的结果。然而，EMD方法没有关于线性或平稳性的假设，并且通常很容易描述固有模态函数（IMF）。信号可以自适应地解纠缠为有限个零均值振荡分量之和，这些零均值振荡分量具有由局部极大值和极小值定义的对称性发展。EMD基于从高波动成分（短期）到低波动模式（长期）的不同频率相关能量的连续提取。通过希尔伯特变换，IMF将瞬时频率提示为时间函数，这有助于正确识别嵌入结构。EMD旨在通过缩放变换将时间序列转换为层次结构。

简而言之，它量化了通过不同尺度和位置的振荡所捕获的可变性。在实践中，通过确定序列的最大值和最小值（tx，然后生成其上下包络）（mintean和maxte）和三次样条插值来分解imf。我们首先测量平均值）（tmfordifferent points from upper and lower envelopes:2/）（）（（）（MaxMinteTM（1） 我们分解所研究时间序列的平均值，以确定差异（tdbetween）（txand）（tm：）（）（txtmtd（2） 我们提出）（tdas为ITIMF，并将其替换为）（TX为残余物）（（）（tdtxtr. 如果没有，我们将（tx）替换为（td）。然后，我们将局部极大值与上包络连接起来，将极小值与下包络连接起来。当留数满足零交叉数和极值数相差不超过1的条件时，以及当留数（r）成为单调函数时，数据无法提取到进一步的内在函数中，以便详细讨论EMD技术以及与其他时间序列分析工具的比较，可以参考Huang et al.（1998）和Flandrin et al.（2004）。模式函数（Huang et al.2003），原始时间序列可以表示为一些IMF和一个余数的总和：）（）（）（1ttrtctxnjj（3） 图1更简单地说明了EMD技术（Huang et al.，1998）。信号分解为IMF的步骤如下：在确定原始信号的正峰值（最大值）和负峰值（最小值）后，我们使用三次样条法（red）构造信号的上下包络。此外，我们通过平均上包络和下包络来测量平均值（蓝色）。

此外，我们从原始信号中减去平均值，得到第一个本征模函数（IMF1）。然后，我们通过从原始信号中减去IMF1分量来计算第一个残差分量。最后，我们重复上述步骤，直到最终的剩余分量成为单调函数，并且无法提取更多的imf。图1：。简单信号的EMD分解说明：（a）原始信号，（b）上下包络（红色）及其平均值（蓝色），（c）第一个IMF和（d）第一个残差。尽管EMD被证明是有效的，但这项新技术仍然存在一些困难。EMD的主要缺点之一是模式混合，这是信号间歇性的结果。这可能会在时频分布中产生严重的混叠，因此固有模式可能没有物理意义。Wu和Huang（2009）提出的集成经验模式分解（EEMD）是一种真正的噪声辅助数据分析，可以避免这个问题。它将提取的IMF定义为一组试验的手段。每次试验都会分离信号并添加有限的振幅白噪声。噪声的加入有助于EMD方法中的数据分析，并且可以最小化或克服模式混合问题。图2说明了从EMD到EEMD的过渡，包括添加高斯白噪声（AWGN），其中std是标准偏差方面的噪声幅度，NE是集合数。为了控制模式混合，EEMD将EMD视为基本功能，并使用不同的AWGN重复Ne次。图2：。EMD与EEMD通过EEMD将信号划分为一组不同的频率分量后，比特币价格与美国。

研究了股票价格指数和潜在控制变量。要估计的模型由：TTTTTTT WTISILVERGOLDBPSPI给出1（4）其中SPI是标准普尔500指数；标准普尔500指数（SPI）涵盖了500只市值最大的股票的表现，来源于汤森路透的数据流；SPIt-1：标准普尔500指数的滞后股价，可能反映了一些潜在解释变量的影响，由于无法获得每日频率数据，此处未包括这些变量；BP是从www.CoinDesk上的CoinDesk收集的以美元表示的比特币价格。com/价格。英国比特币价格指数代表领先比特币交易所的平均比特币价格；黄金是世界黄金价格；白银是世界白银价格。黄金和白银是贵金属，在股市极端波动中被视为安全的避风港（Baur和Lucey，2010年）。WTI是西德克萨斯州的中间油价。WTI已被大量文献用作全球石油市场的基准价格。WTI是世界市场上交易最多的行业之一，因此受到宏观金融变量的显著影响。WTI、黄金和白银数据来自quandl网站；t型是错误项。我们将重点分析2016年美国总统大选结果，并讨论特朗普获胜后比特币是否会成为美国股价指数的避风港。选举的最终结果于2016年11月8日星期四公布，我们随后将其视为宣布日。因此，本研究使用2016年11月8日至2017年2月15日期间的每日数据（99次观察）。3.

结果针对特朗普在美国总统选举中获胜所带来的不确定性，进行了多尺度相关分析，以评估比特币是否为美国股指提供了对冲或避风港。该过程包括（1）将原始时间序列分解为各种内在模式函数，（2）检查比特币价格与所提取成分的标普500指数之间的相关性，以及（3）确定比特币是否在避险状态下加入贵金属，同时控制黄金和银价。基于EEMD，比特币价格和标准普尔500指数以及解释性变量（黄金和白银价格）被分解为五个IMF（附录A）。EEMD技术根据数据自动生成模式。所有衍生的IMF均从高频分量到低频分量列出。我们注意到，所有IMF的频率和振幅都会随着时间的推移而变化。我们讨论了三个缩放组件：短期（IMFs1-2：一到两周内）、中期（IMFs 3-4：两周以上和12周以下）和长期（IMF5：12周以上）。表1报告了用于评估IMF的一些度量：每个IMF的平均周期、每个IMF与原始数据序列之间的相关性以及每个IMF的方差百分比。平均周期对应于总点数除以每个IMF的峰值数得出的值。利用Pearson和Kendall秩系数确定IMF与原始数据之间的相关性。由于IMF本质上是独立的，因此可以将方差相加，并使用方差百分比来衡量每个IMF对原始数据的贡献。感兴趣的变量（BP和SPI）由相同的组件驱动。尤其是，美国和英国。S