加密货币市场与外汇脱钩的特征

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英文标题：
《Signatures of crypto-currency market decoupling from the Forex》
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作者：
Stanis{\\l}aw Dro\\.zd\\.z, Ludovico Minati, Pawe{\\l} O\\\'swi\\k{e}cimka,
  Marek Stanuszek, Marcin W\\k{a}torek
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Based on the high-frequency recordings from Kraken, a cryptocurrency exchange and professional trading platform that aims to bring Bitcoin and other cryptocurrencies into the mainstream, the multiscale cross-correlations involving the Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Euro (EUR) and US dollar (USD) are studied over the period between July 1, 2016 and December 31, 2018. It is shown that the multiscaling characteristics of the exchange rate fluctuations related to the cryptocurrency market approach those of the Forex. This, in particular, applies to the BTC/ETH exchange rate, whose Hurst exponent by the end of 2018 started approaching the value of 0.5, which is characteristic of the mature world markets. Furthermore, the BTC/ETH direct exchange rate has already developed multifractality, which manifests itself via broad singularity spectra. A particularly significant result is that the measures applied for detecting cross-correlations between the dynamics of the BTC/ETH and EUR/USD exchange rates do not show any noticeable relationships. This may be taken as an indication that the cryptocurrency market has begun decoupling itself from the Forex.
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中文摘要：
基于Kraken的高频记录，2016年7月1日至2018年12月31日期间，研究了比特币（BTC）、以太坊（ETH）、欧元（EUR）和美元（USD）的多尺度交叉相关性。Kraken是一家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和欧元/美元汇率动态之间相互关系的措施没有显示出任何明显的关系。这可能表明加密货币市场已经开始与外汇脱钩。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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PDF下载：
--> Signatures_of_crypto-currency_market_decoupling_from_the_Forex.pdf (2.27 MB)

2022-6-24 05:04:50 上传

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关键词：货币市场 econometrics correlations Fluctuations Econophysics

密码货币市场与ForexStanis law Dro˙zd˙za，b，Ludovico Minatia，Pawe l O'swi,ecimkaa，MarekStanuszekb，Marcin W,atorekaaComplex Systems理论系，波兰科学院核物理研究所，ul分离的签名。Radzikowskiego 152，31-342 Krak\'ow，PolandbFaculty of Physics，Mathematics and Computer Science，Cracow University of Technology，ul。Warszawska 24，31-155 Krakow，Polandabstract根据Kraken的高频记录，Kraken是一家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，在7月1日期间研究了比特币（BTC）、以太坊（ETH）、欧元（EUR）和美元（USD）的多尺度互相关，2016年和2018年12月31日。研究表明，和加密货币市场相关的汇率波动的多尺度特征接近于外汇市场。这尤其适用于BTC/ETH汇率，2018年底，其赫斯特指数开始接近0.5，这是成熟世界市场的特征。此外，BTC/ETHdirect汇率已经发展出多重分形，这种分形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和欧元/美元汇率动态之间相互关系的措施没有显示出任何明显的关系。这可能表明加密货币市场（cryptocurrencymarket）已经开始与外汇脱钩。关键词：区块链、比特币、以太坊、加密货币市场、去趋势互相关、赫斯特指数、多重分形。*相应的authorEmail地址：stanislaw。drozdz@ifj.edu.pl（Stanis law Dro˙zd˙z）1。

简介2008年，中本聪（Satoshi Nakamoto）提出了基于对等网络和加密技术的加密货币比特币（BTC）[1]，区块链技术诞生了。这背后的想法是，在人类历史上第一次提供了一种工具，借助该工具，任何地方的人们都可以相互信任，在一个广泛的网络中进行交易，而不需要集中管理。比特币所基于的信息存储、加密技术和共识协议等方法已经事先制定好了【2】。然而，正如经常发生的情况一样，要进行创新，需要有人以新的方式结合现有技术，这必须建立在肥沃的土地上，这是2009年金融危机后提供的，并导致比特币网络成为分布式安全数据库。当时，比特币迅速开始获得更广泛的认可，不仅在科技极客社区，而且在更广泛的金融行业，由于交易的匿名性，甚至在涉及可疑但并非完全非法的交易的交易员的“黑社会”。2010年7月，比特币交易所首次推出Mt.Gox，随后于2011年2月推出了名为“丝绸之路”的自由分散化市场，人们可以使用BTC购买几乎任何可以想象的商品。这些事件导致需求大幅增加，导致了第一个BTC泡沫[3]，在2013年10月丝绸之路关闭后，该泡沫于2014年初破裂，而Mt。

2014年2月Gox停牌。随着公众对比特币认识的提高，越来越多的玩家对区块链技术产生了兴趣，很明显，分布式账本不仅可以用作数字货币的基础，还可以用于在区块链上传递信息和执行计算机代码。全球分布式云计算网络以太坊的想法于2013年末提出，然后于2015年7月推出。它允许任何人通过在网络上使用智能合约来创建分散的应用程序和拥有令牌。这一能力为2017年的初始币效（ICO）热潮奠定了基础，导致整个加密货币市场出现泡沫，最终于2018年1月破裂。区块链技术的现状可以与上世纪初出现的Dot-com泡沫相比较。当时，几乎每个人都看到了互联网技术的通用潜力，但还不清楚互联网技术将朝着哪个方向发展。在欢欣鼓舞的时候，即使是一家公司开始与网络技术打交道的谣言也会导致股价上涨[4]。可以预见，在泡沫破裂后，只有一小部分领先公司幸存下来。金融市场，尤其是外汇市场，由于其巨大的交易量、广泛多样的参与者和高速的信息处理，具有许多标志着复杂系统的新兴特征[5]。大量研究从收益率分布和波动率聚类[6，7]、持续性[8，9]、多重分形[10，7]和互相关[11，12]等方面分析了外汇市场的性质。最近，加密货币市场（cryptocurrencymarket）也获得了研究关注，这主要是由于其波动性大幅提高。

迄今为止发表的研究包括市场效率分析【14，15】、多重分形分析【16，17】和互相关分析【18，19】；其他参考文献见参考文献[20]。然而，目前主要考虑的是时间粒度（分辨率）为一天的数据：显然，考虑到信息传输的速度很高且不断增加，这是不够的。在此，对外汇市场和加密货币市场进行了比较，后者代表了更合适的10秒细粒度，这得到了Krakenexchange数据的支持。在撰写本文时（2019年5月），大约有2200种活跃的加密货币和代币。新的区块链相关项目和倡议以惊人的速度实现物质化（如Facebook硬币（Libra）[21]所示）；与智能energygrid相关的能源领域应用【22】、聚合多种能源【23】以及更广泛的物联网（IoT）应用受到越来越多的关注【24，25】。加密货币、加密交易所和交易平台明显（过度）扩散和分化。在这里，有人推测，未来可能会使二者更紧密地结合，从而出现一个在统计特征上更类似于已建立货币外汇市场的市场。2、数据规格和属性本研究中使用的数据集包括反映比特币（BTC）、以太坊（ETH）、欧元（EUR）和美元（USD）实际交易的汇率。在此基础上，定义了以下六种汇率：BTC/USD、BTC/EUR、ETH/USD、ETH/EUR、BTC/ETH，以及欧元/美元，在此作为标准基准。

自2016年7月1日起，所有加密货币交易的跟踪频率为t=10秒，由此产生的时间序列由Kraken（27）记录，Kraken是世界上最大的欧元兑比特币交易所。自2013年9月以来，作为持续运营时间最长的比特币交易所之一，它在加拿大、欧盟和美国设有分支机构。支持的货币对包括加元、欧元和美元。值得注意的支持加密货币包括BTC、ETH、LTC、BCH、XRP、XMR、DASH、XLM、DOGE、EOS、ICN、GNO、MLN、REP、USDT、ZEC、ADA和QTUM，允许加密交易和加密交易。在本研究中，考虑了四种流动性最强的密码对，即BTC/EUR、BTC/USD、ETH/EUR、ETH/USD和流动性最强的密码对BTC/ETH。KrakenAPI允许无缝访问逐点数据。数据收集截止2018年12月31日。欧元/美元汇率视为相同t=10秒的频率，并且在相同的时间段内，但由于外汇市场交易的特殊性，没有周（外汇在UTC星期五晚上10点到UTC星期日晚上10点之间不营业），如瑞士外汇银行Dukascopy所记录的【28】。图1显示了这六种汇率在所考虑的时间跨度内的时间变化。在相应的对数返回中，有rt=对数（p（t+t） （）-log（p（t）），其中t代表回报的时滞缺口，并删除了某些工具未交易的时间间隔和位置（2017年5月7日22.30–23.45-DDoS攻击ETH/USD，2018年1月11日6.40–2018年1月13日Kraken维护停工）。

因此，这些从海怪返回的序列包含了涉及BTC和ETH的每个所考虑的时间序列的约760万次观测值。对于欧元/美元，大约有560万次观察。波动性聚类是一种现象，反映了大波动后往往会出现大波动（无论是哪种符号），小波动后往往会出现小波动【29】，被认为是最具特征的金融风格化事实【5】。图2清楚地显示了这种影响，它显示了所有六种考虑中的汇率的对数回报模的时间变化。然而，值得注意的是，正如欧元/美元面板中的连续数值所示，在所有涉及BTC或ETH的情况下，相应集群的平均时间跨度大约比欧元/美元汇率长一个数量级。在前一种情况下，人们可以在相应的2017年7月7日2017年7月1日2018年7月7日2019年时间246810汇率对数BTC/EURBTC/USDETH/EURETH/USDBTC/ETHER/USD图1：（彩色在线）2016年7月1日至2018年12月31日期间BTC/EUR、BTC/USD、ETH/EUR、ETH/USD、BTC/ETH和EUR/USD汇率的对数。为了提高可见度，欧元/美元汇率放大了100倍。图2的每月插图，而在后一种情况下，五个这样的周期在底部面板插图的一周时间间隔内明显可见。可通过波动率（对数回归模量）自相关函数C（τ）=<r（t）| r（t），对相应影响进行更正式的量化- τ） |>t，如图3所示，所有正在考虑的六种汇率。

为了抑制金融动态固有的强烈季节性，根据已制定的程序【5】去除了每日趋势，从而在每个时间点，信号被该特定指标的波动平均标准差特征分割，从所有交易日中进行评估。一致的衰变遵循一个良好的近似，形式为C（τ）的幂律~ 经验值(-γ） 图2：（在线彩色）模量的时间变化t=10 s对数回归，对应2016年7月1日至2018年12月31日期间BTC/欧元、BTC/美元、ETH/欧元、ETH/美元、BTC/ETH和欧元/美元的汇率。插图提供了所示时间跨度的大小。（对数刻度中的直线）带γ≈ 观察到0.2，但与涉及BTC或ETH的其他汇率相比，欧元/美元汇率的这种adecay显然以大约一个数量级的较低τ结束。在后一种情况下，这一削减相当于大约10天，而在欧元/美元的情况下，这相当于大约一天。一般而言，C（τ）幂律标度的截断反映了收益时间序列中波动率簇的平均大小【30】。在目前的情况下，对于欧元/美元，在同一市场上，这似乎比十年前快了大约一个数量级[7]，这暂时同意相应增加的交易频率。

同时，值得注意的是，根据该分析，BTC和ETH市场的发展动态与十年前的欧元/美元相似。考虑到所涉及的交易资本仍存在不匹配，这显然有利于欧元/美元而非加密货币市场，这种相对差异看起来非常一致。对这一经验事实的一种可能解释是，与欧元和美元等成熟外汇货币相比，以时钟时间衡量的加密货币市场的动态速度仍然较慢。等价地，这意味着波动性集群的长度与涉及的交易数量的关系比与物理时钟时间的关系更密切。图3：（彩色在线）2016年7月1日至2018年12月31日期间BTC/欧元、BTC/美元、ETH/欧元、ETH/美元、BTC/ETH和欧元/美元汇率的波动率自相关函数C（τ）。按照既定程序去除每日趋势【5】。统计分布P的函数形式回归模量t（r）| rt |说明了金融时间序列最重要的特征之一，也与多尺度分析相关。也就是说，对股市回报分布的系统研究[31、32、5]表明，在足够短的时间尺度上t、 尾巴几乎普遍按照幂律P缩放t（r）~ r-γ. 对于Pt（r）采用累积形式，该分布根据逆三次幂律（即γ）渐近衰减≈ 3、对于传统外汇市场，类似的尾部渐近线也很明显。在资本市场的旧数据中，这适用于t最多几天，但在最近的数据中[33，34]，Pt（r）向下的速度更快（更小t） 朝向高斯分布。那么，γ的值变得略大于3。

这种影响可能源于信息流动的加速，以及从过去过渡到现在时，在更大的时间尺度上相关性的更快消失。事实上，上述关于当前欧元/美元汇率自相关系数（autocorrelationdecay）相对于其旧行为的波动性的讨论[7]进一步表明了这种说法的有效性。如图4所示t=10 s，对于所有考虑的货币和加密货币对，包括BTC/ETH，这些分布与逆三次幂律非常吻合。随着t、 这对应于聚集较小规模的波动，经验分布系统地偏离这一规律，向下弯曲到阿高斯分布；对于t=60分钟，这种影响已经很明显，如图4所示。因此，可以断言，就收益分配而言，涉及两种加密货币BTC和ETH的汇率与外汇中的常规货币遵循相同的法律。3、多重分形形式的基本概念本文中用于处理时间序列多重分形方面的方法基于多重分形互相关分析（MFCCA）的形式[35]。该方法代表了去趋势互相关方法（DCCA）[36]及其多重分形扩展[37]的一致推广。简言之，MFCCA方法允许量化单个时间序列的标度特性和任意两个时间序列对之间的多重分形互相关程度。