Динамика курс биткоина: BTC/USD (Биткоин) — курс на сегодня, онлайн график динамики цен :: РБК.Крипто — conspi.ru — Конспирология

Содержание

Курс биткоина превышал $66 тыс. :: РБК.Крипто

Первая криптовалюта восстанавливается после того, как ее цена в моменте падала до $62,2 тыс.

В ночь на понедельник, 15 ноября курс биткоина достигал $66,2 тыс. После этого он начал снижаться. По состоянию на 11:35 мск первая криптовалюта торгуется на уровне в $65,4 тыс., за прошедшие сутки она подорожала на 1,9%. Вечером 12 ноября цена актива падала до $62,2 тыс.

На прошлой неделе биткоин обновил исторический максимум стоимости на отметке в $69 тыс. В следующие несколько часов криптовалюта резко подешевела до $62,8 тыс., после чего торговалась в узком диапазоне.

15 ноября после очередного перерасчета сложность майнинга биткоина увеличилась на 4,69%, до 22,67 трлн хешей (Т). Показатель вырос уже девятый раз подряд. С конца июля сложность добычи первой криптовалюты суммарно выросла на 52%.

— Аудитор Счетной палаты призвал ввести регулирование криптовалют

— На какие GameFi-токены обратить внимание. Главные варианты от экспертов

— Стекинг Solana: дополнительный доход и поддержка стабильности сети

Больше новостей о криптовалютах вы найдете в нашем телеграм-канале РБК-Крипто.

Цена биткоина за несколько минут рухнула на 10% | Валютный рынок

5218

24.10.2019, Чт, 08:00, Мск , Текст: Эльяс Касми

Биткоин продемонстрировал очередное стремительное падение своего курса, всего за несколько минут спикировав вниз почти на 10%. Его стоимость в настоящее время находится на уровне мая 2019 г., когда биткоин демонстрировал активный рост. Прогнозов относительно его будущего пока нет, однако его падение хоть и замедлилось, но все же продолжается. Изменения курса могут быть связаны с сенсационным признанием бывшего главы американской Комиссии по срочной биржевой торговле в намеренном «уничтожении» биткоина на пике его популярности в конце 2017 г.

Очередное падение
Курс биткоина (Bitcoin) всего за несколько минут упал до уровня полугодовой давности. Резкое снижение стоимости приостановилось, но вероятность возобновления удешевления главной криптовалюты мира сохраняется.
По данным ресурса CoinDesk, за 60 минут биткоин подешевел с $8040 до $7530, то есть приблизительно на 9%, достигнув уровня мая 2019 г. За последние три месяца это самое стремительное падение курса популярной криптовалюты, причины, вызывавшие его, на момент публикации материала оставались неизвестными.

По состоянию на 9 утра 24 октября 2019 г. по Москве курс биткоина составлял в районе $7420, что говорит о продолжающемся падении, хотя уже и не таком быстром. Сложившаяся ситуация отразилась и на капитализации криптовалюты, просевшей до $137,1 млрд.
Минус 9% стоимости менее чем за сутки
На пике популярности и стоимости биткоина его капитализация, по статистике Investing.com, достигала $241,2 млрд. В настоящее время биткоин удерживает 64,86-процентную долю общей капитализации всех существующих криптовалют.
Крипта дешевеет
На мировом рынке криптовалюты стоимость подавляющего большинства существующих виртуальных валют напрямую или косвенно зависит от курса биткоина. Как только тот устремился вниз, его примеру последовал второй по стоимости альткоин – эфир (Ethereum). Примерно за то же время он потерял в стоимости, по данным Investing.com, около 8,3%, валюта Ripple – на 8,4%, а монета XRP подешевела на 7%. Если рассматривать список из 20 самых распространенных криптовалют, то падение биткоина было не самым резким – в этом плане его «опередил» Bitcoin SV, курс которого за сутки просел на 13%.
Опыт есть
Для биткоина, существующего с 2008 г., это далеко не первое падение, и пока даже не самое опасное. Криптовалюта на протяжении всего 2018 г. теряла в стоимости после взлета курса до отметки свыше $20 тыс. за одну виртуальную валюту. К концу 2018 г. курс битка опустился ниже $4500, а в феврале 2019 г. он поставил исторический антирекорд – к тому моменту его стоимость безостановочно падала более 400 дней подряд.

Динамика курса Биткоина за последний месяц
Весной 2019 г. криптоинвесторы вздохнули с облегчением – 4 апреля 2019 г. биткоин всего за день подорожал на 25%, преодолев отметку в $5000, а к 13 мая 2019 г. его стоимость составила приблизительно $7370. 27 мая 2019 г. курс биткоина достиг $8,94 тыс., то есть максимального своего значения за последние 12 месяцев. В общей сложности криптовалюта подорожала примерно на 140% с начала 2019 г.
Летом 2019 г. рост курса продолжился – 25 июня 2019 г. CNews сообщал, что биткоин взлетел выше $11000, поднявшись на 11% всего за неделю.

С августа по октябрь 2019 г. биткоин постепенно терял в стоимости
Эти взлеты и падения напрямую связаны с рядом факторов – к примеру, в 2018 г. стали происходить взломы крупных криптобирж и кражи большого числа биткоинов, что не вселяло в людей веру в эту криптовалюту. Чем ниже становилась ее стоимость, тем больше участников рынка покидали его, тем самым лишь увеличивая темпы падения биткоина.
В середине 2019 г. известный крипто-аналитик Оливер Айзекс (Oliver Isaacs) в интервью изданию The Independent заявил, что, по его прогнозам, к концу 2019 г. или в начале 2020 г. стоимость BTC может достичь $25 тыс. Другой не менее крупный криптоэксперт
Джулиан Хосп (Julian Hosp) высказал предположение, что рост курса биткоина будет более стремительным. По его оценке, к 2020 г. он составит $100 тыс. Судя по резкому падению стоимости в конце октября 2019 г., их прогнозы могут не сбыться.
Весной и в первой половине лета 2019 г. Биткоин демонстрировал уверенный рост курса
Но все же не стоит забывать о самом оптимистичном взгляде на будущее главной криптовалюты мира. Основатель известного антивирусного бренда McAfee Джон Макафи (John McAfee) предсказал, что к концу 2020 г. курс биткоина поднимется до $1 млн. В случае, если его прогноз не оправдается, он пообещал съесть собственный пенис.

Американский след
Ответственность за отрицательную динамику курса биткоина на протяжении всего 2018 г. частично лежит на американском правительстве. В конце октября 2019 г. бывший глава Комиссии по срочной биржевой торговле (CFTC) Кристофер Джанкарло (Christopher Giancarlo), возглавлявший ведомство до апреля 2019 г., в интервью CoinDesk рассказал, как США «лопнули пузырь» криптовалюты на пике популярности биткоина, то есть в конце 2017 г.
Ответственность за колебания курса Биткоина лежит на США
По его словам, с этой целью Минфин США, CTFC, а также Комиссия США по ценным бумагам и биржам (Securities and Exchange Commission, SEC) намеренно одобрили запуск фьючерсов на биткоин. «Мы отлично понимали, как растет криптопузырь, и приняли решение устранить его, посчитав лучшим способом достижения этой цели предоставление рынку инструментов для взаимодействия с ним. Я считаю это демонстрацией силы рынка в наведении порядка с ценами», – отметил Джанкарло.

Бывший глава СTFC также подчеркнул, что своими действиями американское правительство могло предотвратить новый финансовый кризис. Он уверен, что финансовый пузырь биткоина имеет непосредственное отношение к мировому кризису 2008 г., когда «регуляторы, имея в распоряжении все возможности и инструменты, не лопнули ипотечный пузырь».
На момент публикации материала не было известно, связан ли очередной обвал биткоина с признаниями Кристофера Джанкарло.

Bitcoin выше $2500 // Смотрим
Курс криптовалюты bitcoin вновь обновил исторический максимум, преодолев отметку $2500.
Москва, 25 мая — «Вести.Экономика». Курс криптовалюты bitcoin вновь обновил исторический максимум, преодолев отметку $2500.
С начала года курс bitcoin уже потяжелел практически на 160%, и как прогнозируют многие эксперты, эта взрывная динамика продолжится на фоне растущей капитализации критовалюты и признания ее ведущими странами мира в качестве платежного средства.
Например, еще в апреле текущего года Джереми Лью, первый инвестор в Snapchat и гендиректор и соучредитель Blockchain Питер Смит заявили, что к 2030 году Bitcoin вполне может достичь $500 000. «Пользователи bitcoin должны составить 5% населения Земли к 2030 году, чтобы Bitcoin стоил $500 тыс.», — заявили Лью и Смит.

Если в 2013 году пользователями Bitcoin были 120 тыс. человек, то в 2017 году – 6,5 млн. К 2030 году цифра должна вырасти до 400 млн пользователей.
К Лью и Смиту совсем недавно присоединился и «облигационный король» Джеффри Гундлах, который также прогнозирует продолжение роста курса bitcoin, однако на его взгляд это будет связано с проблемами на фондовых рынка в Китае.
«За два месяца курс bitcoin прибавил 100%, а индекс Шанхайской биржи просел на 10% по сравнению с другими мировыми площадками. Вероятно, это не совпадение», — написал Гундлах в своем твиттере.

За последние два месяца индекс MSCI World Index вырос почти на 8,8%, в то время как на китайских фондовых биржах наблюдался обвал котировок.
Ссылки по теме
Фактически Гундлах говорит о теории, согласно которой китайский капитал активно ищет возможности безопасных инвестиций за пределами страны, пока волатильность на локальных биржах остается высокой и сохраняется неопределенность относительно дальнейших действий регуляторов на финансовом рынке Китая.
В результате китайские инвесторы выводят средства с местных фондовых рынков с помощью криптовалюты bitcoin, чтобы избежать различных проблем в связи с жестким контролем за движением капитала со стороны регуляторов и правоохранительных органов.
В то же время было бы ошибочно связывать рост курса bitcoin только с попытками вывести капитал из Китая.
В числе факторов нынешнего роста называют увеличение активности трейдеров и растущее влияние на рынок со стороны Японии, где с 1 апреля вступил в силу закон о легализации криптовалют. По данным CryptoCompare, объем торгов на биржах bitcoin с использованием японской иены превышает 45%, тогда как доля операций с использованием американского доллара ниже 30%.
Росту биткоина также способствуют спекуляции по поводу того, что Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) может изменить свое решение в отношении двух фондов биткоинов – Winklevoss Bitcoin Trust и SolidX Bitcoin Trust. В марте комиссия отказалась одобрить запуск двух этих фондов. Теперь комиссия согласилась публично прокомментировать свое решение до понедельника, но не объявила, будет ли отменено ее решение в отношении ETF.
Курс биткоина приближается к психологическому максимуму — УНИАН
Биткоин упал в цене после того, как ВОЗ зарегистрировала новый штамм коронавируса.
За сутки биткоин, по данным Forex Club в Украине, подорожал на 5,6% / фото УНИАН Владимир Гонтар
Наиболее ликвидные криптовалюты в понедельник, 29 ноября, восстанавливают свои позиции после падения накануне, и, по прогнозам аналитиков, биткоин может подорожать до 60 тыс. долларов.
Об этом сказано в обзоре Forex Club, переданном УНИАН.
Читайте такжеКурс биткоина пробил исторический максимум
Отмечается, что негативная динамика цифровых валют наблюдалась после того, как Всемирная организация здравоохранения зарегистрировала новый штамм коронавируса, который может быть гораздо опаснее существовавших ранее.
За сутки биткоин, по данным Forex Club в Украине, подорожал на 5,6% – до 57492 долларов, с капитализацией 1,08 трлн долларов. Ethereum поднялся в цене на 6,9% – до 4334 долларов, при капитализации 512,6 млрд долларов. XRP вырос на 7,6% – до 0,988 долларов, при капитализации 46,5 млрд долларов. Litecoin укрепился на 4,8% – до 199,2 долларов, с капитализацией 13,8 млрд долларов.
Общая капитализация крипторынка достигла 2,57 трлн долларов.
«В ближайшее время, по прогнозам аналитиков, рынок продолжит восстанавливать утраченные ранее позиции: Bitcoin может подорожать до 60000 долларов, Ethereum – до 4400 долларов, XRP – до 1,1 долларов, а Litecoin – до 220 долларов», — сказано в сообщении.
Скриншот Coinbase
Максимум был достигнут 12 ноября 2021 года, когда биткоин поднялся до отметки 64,400 тыс. долл.
Скриншот Coinbase
Биткоин в Украине:
6 октября 2021 года президент Владимир Зеленский отказался подписывать принятый Верховной Радой закон о биткоине, предусматривающий законодательное урегулирование рынка цифровых активов, и вернул его в парламент со своими предложениями.
Законопроект «О виртуальных активах» (№3637) был внесен в Верховную Раду 11 июля 2020 года. В первом чтении документ приняли 2 декабря, а во втором — 8 сентября 2021 года 276 голосами.
Документ легализировал использование виртуальных активов в Украине и вводил регулирование его различными госорганами.
При этом, по состоянию на сентябрь 2021 года, в Нацбанке исключали возможность присвоения виртуальным активам статуса платежного средства.
По результатам первого полугодия 2021 года Украина вошла в топ-5 стран мира по объему транзакций с криптовалютами.
Кроме того, Украина вошла в десятку стран с наибольшим заработком на криптовалютах (в частности, на биткоинах) по итогам 2020 года.
Как менялся курс биткоина:
Автор: Екатерина Жирий
Если вы заметили ошибку, выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter
Автор модели Stock-to-Flow признал несостоятельность «наихудшего» сценария для биткоина
Автор модели Stock-to-Flow аналитик PlanB признал несостоятельность собственного «наихудшего» сценария, согласно которому курс биткоина должен был достигнуть в ноябре $98 000. Об этом говорится в свежем аналитическом отчете ForkLog.
В первой половине ноября биткоин обновил исторический максимум на отметке $69 000, однако затем курс скорректировался, нарушив привычную динамику для конца года.
Ethereum также достиг новых высот, подорожав по итогам месяца на 7,88%. Цена первой криптовалюты в то же время снизилась на 7,14%.
Динамика биткоина и Ethereum в ноябре. Данные: отчет ForkLog.
Plan B дал модели Floor еще один месяц. Он подчеркнул, что сама Stock-to-Flow остается актуальной.
Наилучшую динамику среди проектов с умеренной капитализацией вновь показали токены сегмента GameFi вроде Sandbox (SAND), Decentraland (MANA) и Gala (GALA). Все они обновили максимумы.
Нового пика также достиг нативный токен решения для масштабирования Ethereum Loopring — в начале месяца цена LRC поднималась до $3,85. Катализаторами роста выступили спекуляции о потенциальном партнерстве проекта с GameStop, а также высокие комиссии в сети второй по капитализации криптовалюты.
Акции связанных с цифровыми активами и майнингом компаний в ноябре показали преимущественно негативную динамику, следуя за котировками биткоина. Исключением стали MicroStrategy, ценные бумаги которой отыграли падение после очередной покупки BTC на $414 млн, а также майнинговые компании Canaan и Riot Blockchain.
Данные: отчет ForkLog.
Напомним, в ноябре о несостоятельности модели Stock-to-Flow от PlanB заявили аналитики Huobi. По их мнению, автор не учел нормализацию монетарной политики ФРС.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog Feed — вся лента новостей, ForkLog — самые важные новости, инфографика и мнения.
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER
Изучение динамики цены Биткойна: подход байесовских структурных временных рядов
Антонопулос, А. М. (2014). Освоение биткойнов: открытие цифровых криптовалют . Ньютон: O’Reilly Media, Inc.
Google ученый
Атей, С., Парашкевов, И., Саруккай, В., и Ся, Дж. (2016). Ценообразование, внедрение и использование биткойнов: теория и доказательства (№ 17-033). Серия рабочих документов IDEAS от RePEc.Святой Луи. Получено с https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2826674.
Бэк, К., и Элбек, М. (2015). Биткойны как инвестиционное или спекулятивное средство? Первый взгляд. Письма по прикладной экономике 22 (1), 30–34. https://doi.org/10.1080/13504851.2014.916379.
Артикул Google ученый
Баур, Д. Г., и Люси, Б. М. (2010).Золото — это хедж или безопасная гавань? Анализ акций, облигаций и золота. Финансовый обзор, 45 (2), 217–229. https://doi.org/10.1111/j.1540-6288.2010.00244.x.
Артикул Google ученый
Баур, Д. Г., и Макдермотт, Т. К. (2010). Золото — безопасная гавань? Международные доказательства. Банковский и финансовый журнал, 34 (8), 1886–1898.
Артикул Google ученый
Бьерг, О. (2016). Как биткойн-деньги? Теория, культура и общество, 33 (1), 53–72. https://doi.org/10.1177/0263276415619015.
Артикул Google ученый
Беме, Р., Кристин, Н., Эдельман, Б., и Мур, Т. (2015). Биткойн: экономика, технологии и управление. Журнал экономических перспектив, 29 (2), 213–238. https://doi.org/10.1257/jep.29.2.213.
Артикул Google ученый
Bouoiyour, J., & Selmi, R. (2016). Биткойн: начало новой фазы? Экономический вестник, 36 (3), 1430.
Google ученый
Bouoiyour, J.И Селми Р. (2017). Являются ли Трамп и Биткойн хорошими партнерами? https://arxiv.org/abs/1703.00308.
Бури, Э., Гупта, Р., Тивари, А. К., и Рубо, Д. (2017). Хеджирует ли Биткойн глобальную неопределенность? Данные квантильных квантильных регрессий на основе вейвлетов. Письма о финансовых исследованиях . https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.02.009.
Артикул Google ученый
Бродерсен, К.Х., Галлуссер Ф., Кёлер Дж., Реми Н. и Скотт С. Л. (2015). Выявление причинного воздействия с использованием байесовских структурных моделей временных рядов. Анналы прикладной статистики, 9 (1), 247–274. https://doi.org/10.1214/14-AOAS788.
Артикул Google ученый
Cheah, E. T., & Fry, J. (2015). Спекулятивные пузыри на рынках биткойнов? Эмпирическое исследование фундаментальной ценности биткойна. Economics Letters, 130, 32–36. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2015.02.029.
Артикул Google ученый
Чипман, Х., Джордж, Э. И., Маккулок, Р. Э., Клайд, М., Фостер, Д. П., и Стайн, Р. (2014). Практическая реализация выбора байесовской модели. Конспект лекций — серия монографий. IMS. https://doi.org/10.1214/lnms/1215540964.
Ciaian, P., Райчаниова, М., & Канч, Д. (2016a). Цифровая повестка дня виртуальных валют: может ли BitCoin стать глобальной валютой? Информационные системы и управление электронным бизнесом, 14 (4), 883–919. https://doi.org/10.1007/s10257-016-0304-0.
Артикул Google ученый
Чаян П., Райчаниова М. и Канч Д. (2016b). Экономика ценообразования биткойнов. Прикладная экономика, 48 (19), 1799–1815.https://doi.org/10.1080/00036846.2015.1109038.
Артикул Google ученый
Синер, К., Гурджиев, К., и Люси, Б. М. (2013). Хеджирования и убежища: проверка акций, облигаций, золота, нефти и обменных курсов. Международный обзор финансового анализа, 29, 202–211.
Артикул Google ученый
Дурбин, Дж., & Купман, С. Дж. (2012). Анализ временных рядов методами пространства состояний . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. https://doi.org/10.1017/cbo9781107415324.004.
Книга Google ученый
Дуайер, Г. П. (2015). Экономика Биткойна и аналогичных частных цифровых валют. Журнал финансовой стабильности, 17, 81–91. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2014.11.006.
Артикул Google ученый
Дюрберг, А.Х. (2016). Биткойн, золото и доллар — анализ волатильности GARCH. Письма о финансовых исследованиях, 16, 85–92. https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.008.
Артикул Google ученый
Франко, П. (2014). Понимание Биткойна: криптография, инженерия и экономика . Оксфорд: Уайли.
Книга Google ученый
Гарсия, Д., Тессоне, К. Дж., Мавродиев, П., и Перони, Н. (2014). Цифровые следы пузырей: циклы обратной связи между социально-экономическими сигналами в экономике Биткойн. Журнал Королевского общества Интерфейс Королевского общества, 11 (99), 16. https://doi.org/10.1098/rsif.2014.0623.
Артикул Google ученый
Джордж, Э. И., и Маккалок, Р. Э. (1993). Выбор переменной с помощью выборки Гиббса. Журнал Американской статистической ассоциации, 88 (423), 881–889. https://doi.org/10.1080/01621459.1993.10476353.
Артикул Google ученый
Георгула И., Пурнаракис Д. Биланакос К., Сотиропулос Д. и Джаглис Г. (2015). Использование анализа временных рядов и настроений для определения детерминант цен на биткойны. https://doi.org/10.2139/ssrn.2607167.
Глейзер, Ф., Циммерманн, К., Хаферкорн, М., Вебер, М.С., и Сиринг, М. (2014). Биткойн — актив или валюта? Выявление скрытых намерений пользователей. В Двадцать второй европейской конференции по информационным системам (стр. 1–14).
Гренландия, С., Маклур, М., Шлессельман, Дж. Дж., Пул, К., & Моргенштерн, Х. (1991). Стандартизированные коэффициенты регрессии: дальнейшая критика и обзор некоторых альтернатив. Эпидемиология, 2 (5), 387–392.
Артикул Google ученый
Halaburda, H.(2016). Beyond Bitcoin. Экономика цифровых валют . Нью-Йорк: Нью-Йоркский университет. https://doi.org/10.1057/9781137506429.
Книга Google ученый
Харви А.С. (1990). Прогнозирование, модели структурных временных рядов и фильтр Калмана . Лондон: Издательство Кембриджского университета.
Книга Google ученый
Хёрл, А.Э. и Кеннард Р. У. (1970). Риджерная регрессия: предвзятые оценки для неортогональных задач. Технометрикс, 12 (1), 55–67. https://doi.org/10.1080/00401706.1970.10488634.
Артикул Google ученый
Ишваран, Х., и Рао, Дж. С. (2005). Выбор переменных Spike и Slab: частотные и байесовские стратегии. Анналы статистики, 33 (2), 730–773.https://doi.org/10.1214/00
04000001147.
Артикул Google ученый
Камински, Дж. (2014). Прогнозирование рынка биткойнов с помощью сигналов Twitter. Кембридж. Получено с http://arxiv.org/abs/1406.7577.
Кейт, Р. Дж. (2016). Использование расстояний динамического деформирования времени в качестве функций для улучшенной классификации временных рядов. Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний, 30 (2), 283–312.https://doi.org/10.1007/s10618-015-0418-x.
Артикул Google ученый
Ким, Ю. Б., Ким, Дж. Г., Ким, В., Им, Дж. Х., Ким, Т. Х., Канг, С. Дж. И др. (2016). Прогнозирование колебаний транзакций с криптовалютой на основе комментариев и ответов пользователей. PLoS One, 11 (8), 1–18. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0161197.
Артикул Google ученый
Куп, Г., Пуарье, Д. Дж., И Тобиас, Дж. Л. (2007). Байесовские эконометрические методы . Кембридж: Издательство Кембриджского университета.
Книга Google ученый
Кристоуфек, Л. (2015). Каковы основные движущие силы цены биткойнов? Доказательства анализа когерентности вейвлетов. PLoS One, 10 (4), 1–19. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123923.
Артикул Google ученый
Лютер, В.J. (2016). Биткойн и будущее цифровых платежей. Independent Review, 20 (3), 397–404. https://doi.org/10.2139/ssrn.2631314.
Артикул Google ученый
Мерлиз, А. (1999). Усреднение байесовских моделей и стратегии поиска моделей. Байесовская статистика, 6, 157–185.
Google ученый
Митчелл, Т.J., & Beauchamp, J. J. (1988). Выбор байесовской переменной в линейной регрессии. Журнал Американской статистической ассоциации, 83 (404), 1023. https://doi.org/10.2307/22
.
Артикул Google ученый
Накамото, С. (2008). Биткойн: одноранговая система электронных денег. Получено с: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf.
Нимон, К. Ф., & Освальд, Ф. Л. (2013). Понимание результатов множественной линейной регрессии. Организационные методы исследования, 16 (4), 650–674. https://doi.org/10.1177/1094428113493929.
Артикул Google ученый
Овусу, Р. А., Мутшинда, К. М., Антай, И., Дадзи, К. К., и Уинстон, Э. М. (2016). Какие функции пользовательского контента стимулируют покупательское намерение в Интернете? Байесовский подход к отбору переменных методом Spike-and-Slab. Интернет-исследования, 26 (1), 22–37. https://doi.org/10.1108/intr-06-2014-0166.
Артикул Google ученый
Пармиджани Г., Петроне С. и Кампаньоли П. (2009). Динамические линейные модели с R . Нью-Йорк: Спрингер.
Google ученый
Раскин, М., и Ермак, Д. (2016). Цифровые валюты, децентрализованные реестры и будущее центрального банка (Рабочий документ NBER No.22238). Кембридж.
Рочкова В. и Георгий Э. И. (2014). Согласование мультиколлинеарности с априориами Spike-and-Slab. Метрон, 72 (2), 217–229. https://doi.org/10.1007/s40300-014-0047-y.
Артикул Google ученый
Rogojanu, A., & Badea, L. (2014). Проблема конкурирующих валют. Пример использования — Биткойн. Теоретическая и прикладная экономика, 21 (1), 103–114.
Google ученый
Скотт, С. Л., и Вариан, Х. (2013). Выбор байесовской переменной для экономических временных рядов прогнозирования текущей погоды. Серия рабочих документов NBER. Кембридж. https://doi.org/10.3386/w19567.
Шамуэй Р. Х. и Стоффер Д. С. (2010). Анализ временных рядов и его приложения: с примерами R . Берлин: Springer.
Google ученый
Simser, J.(2015). Биткойн и современная алхимия: мы верим в код. Журнал финансовых преступлений, 22 (1), 155–169. https://doi.org/10.1108/JFC-11-2013-0067.
Артикул Google ученый
Смит, Г. (2017). Как репрессивные меры в Китае привели к падению цены биткойна. http://fortune.com/2017/01/05/bitcoin-plunge-china-currency/. Проверено 29 июня 2018 г.
Tibshirani, R.(1996). Регрессионное сжатие и выбор с помощью лассо. Журнал Королевского статистического общества 58 (1), 267–288.
Google ученый
Воган, Н. (2016). Сравнение и объединение траекторий временных рядов с использованием динамического преобразования времени. Процедуры информатики, 96 (январь), 465–474. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.08.106.
Артикул Google ученый
Вест, М., и Харрисон, Дж. (2006). Байесовское прогнозирование и динамические модели (Вторая). Нью-Йорк: Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/b98971.
Вишневска, А. (2015). Биткойн как пример виртуальной валюты. Рабочие материалы Института экономических исследований. Бежать. Получено с: https://www.researchgate.net/profile/Anna_Wisniewska10/publication/317304290_Bitcoin_as_an_example_of_virtual_currency/links/593122caa6fdcc89e78ca1be/Bitcoin-as-an-example-ofurrency.pdf.
Xi, R., Li, Y., Yiming, H., et al. (2016). Байесовская квантильная регрессия, основанная на эмпирической вероятности с априорными значениями Спайка и Слэба. Байесовский анализ, 11 (3), 821–855.
Артикул Google ученый
Йеловиц, А., и Уилсон, М. (2015). Характеристики пользователей биткойнов: анализ данных поиска Google. Applied Economics Letters, 4851 (январь), 1–7.https://doi.org/10.1080/13504851.2014.995359.
Артикул Google ученый
Ермак, Д. (2013). Биткойн — настоящая валюта? Экономическая оценка . Национальное бюро экономических исследований.
Йилдирим, И. (2012). Байесовский вывод: выборка Гиббса . Техническая записка, Университет Рочестера, Нью-Йорк.
Динамические вторичные эффекты между временной структурой процентных ставок, биткойнов и валют-убежищ | Финансовые инновации
Статический анализ связности полной выборки
Мы начинаем наш анализ с обсуждения связности системы, которая содержит девять представляющих интерес переменных — три компонента кривой доходности США, биткойн и пять основных безопасных фиатных валют ( я.е., евро, иены, канадские доллары, швейцарские франки и фунты стерлингов). Сначала мы обсуждаем взаимосвязь обменных курсов и компонентов кривой доходности, а затем взаимосвязь волатильности обменного курса и компонентов кривой доходности.
Результаты в Таблице 2 показывают взаимосвязь между обменными курсами валют-убежищ, Биткойн, и компонентами кривой доходности. Общий индекс связности (TCI в правом нижнем углу), который выражает общую степень связности в системе, равен 39.92%. Этот результат означает, что почти 40% вариации системных переменных можно объяснить их совместной динамикой. Чтобы углубиться и увидеть вклад каждой переменной в связность системы, мы смотрим на вторую последнюю строку «TO». Мы отмечаем, что наклон (66,46%) и уровень (62,09%) кривой доходности являются основными факторами вторичного воздействия на систему, за которыми следует евро (57,57%). Влияние каждой переменной из системы показано в последнем столбце «ОТ.Здесь мы снова отмечаем, что уровень и наклон кривой доходности являются основными получателями вторичного эффекта от системы (56,15% и 57,99% соответственно). Среди валют-убежищ евро получает больше всего побочных эффектов от системы.
Таблица 2 Статическая связность обменных курсов и компонентов кривой доходности
Хотя анализы «ДО» и «ОТ» подчеркивают вклад каждой переменной в систему, необходимо также различать чистые передатчики и чистые получатели вторичных эффектов.Эта информация представлена в последней строке таблицы 2 («NET»), где показаны чистые вторичные эффекты каждой переменной. Положительное значение означает, что переменная является чистым передатчиком, тогда как отрицательное значение означает, что переменная является чистым приемником вторичных эффектов. Обратите внимание, что уровень и наклон кривой доходности вместе с евро являются чистыми передатчиками вторичных эффектов, тогда как все другие переменные являются чистыми приемниками вторичных эффектов.
Интересно, что все три компонента кривой доходности США или других валют имеют незначительное влияние на Биткойн.Большинство вариаций в системе генерируются традиционными валютами и компонентами кривой доходности. Более того, независимость Биткойна очевидна с точки зрения вклада Биткойна В систему или ОТ нее. Биткойн вносит только 0,54% от общей вариативности системы и поглощает только 0,84% от системы. Следовательно, чистый вторичный эффект Биткойна также незначителен и составляет 0,3%. Следовательно, мы можем утверждать, что Биткойн демонстрирует признаки диверсификации рисков и может застраховаться от изменений в других валютах-убежищах или колебаний кривой доходности.Однако инвесторам следует иметь в виду, что эти результаты также подразумевают, что Биткойн как отдельный класс активов сильно подвержен своим идиосинкразическим потрясениям. Для других валют существует относительно больший вторичный эффект ДО и ОТ компонентов кривой доходности и внутри самих валют.
Затем мы посмотрим на попарный эффект. Чтобы идентифицировать сетевые передатчики и сетевые приемники вторичных эффектов на попарной основе, мы прибегаем к сетевому анализу, который позволяет нам легко анализировать попарные соединения сетевых передатчиков и приемников вторичных эффектов.На левой панели рис. 1 представлены модели чистой парной связности и отношения для компонентов кривой доходности, а также обменные курсы биткойнов и фиатных валют. Источник стрелки указывает передатчик перелива, а край стрелки показывает приемник перелива для этой конкретной пары. Глядя на левую иллюстрацию, мы замечаем, что евро является доминирующим передатчиком шоков для других переменных в системе (красные линии). Между тем, японская иена является наиболее заметным получателем побочного эффекта от всех других переменных (синие линии).Хотя Биткойн, похоже, также является основным получателем вторичных эффектов, как упоминалось ранее, относительная величина вторичных эффектов для Биткойна незначительна.
Рис. 1
Парная статическая чистая связанность компонентов кривой доходности с обменными курсами и волатильностью обменных курсов. Примечания : Рисунки представляют собой графическую иллюстрацию сетевой связности системы, состоящей из компонентов кривой доходности (уровень, наклон и кривизна), биткойнов и валют безопасных убежищ (евро, фунт стерлингов = британский фунт, японская йена = японская иена). , CHF = швейцарский франк, CAD = канадский доллар).Левый (правый) график показывает связность сети с точки зрения обменных курсов (волатильность обменных курсов). Стрелки указывают на чистую направленную связь между двумя переменными в системе с помощью односторонней стрелки. Источник стрелки показывает передатчик, а край стрелки показывает приемник перелива. Больше стрелок означает более важную переменную в связности. Красная стрелка шрифта означает, что переменная имеет наибольший передатчик парных вторичных эффектов, в то время как синяя означает наибольший приемник вторичных эффектов
Мы расширяем наш анализ и обсуждаем взаимосвязь компонентов кривой доходности и волатильность обменных курсов биткойнов и фиатные валюты.Мы приводим эти результаты в Таблице 3. В целом, результаты для связности волатильности демонстрируют те же модели, что и для связности обменного курса. TCI для кривой доходности и ряда волатильности составляет 25,79%, что ниже связности с точки зрения обменных курсов, но все же является значительным. Здесь мы снова отмечаем, что наклон и уровень кривой доходности являются наиболее выраженными передатчиками, а кривизна — наиболее сильным приемником ударов. Кроме того, чистыми передатчиками являются евро и канадский доллар.Все остальные валюты являются нетто-получателями. Что касается величины вторичных эффектов, Биткойн и швейцарский франк демонстрируют самую низкую величину вторичных эффектов «ДО» и «ОТ» для волатильности. Более низкая степень связанности может быть объяснена их потенциальными преимуществами диверсификации.
Таблица 3 Статическая связность волатильности обменных курсов и компонентов кривой доходности
Для анализа попарной связности волатильности ряда обменных курсов и компонентов кривой доходности мы смотрим на правую иллюстрацию на Рис. .1. Уровень кривой доходности показывает наибольшее количество попарных вторичных эффектов передачи на другие переменные в системе, что делает его наиболее влиятельной системной переменной. Между тем, CHF является наиболее заметным с точки зрения количества поглощенных попарных вторичных эффектов, хотя, как упоминалось выше, его величина относительно невысока. Кривизна кривой доходности является следующим доминирующим получателем парных вторичных эффектов в системе. Хотя количество связей с другими системными переменными невелико, их величина существенно выше, чем с CHF.
Наши результаты статического анализа согласуются с результатами предыдущих исследований, подтверждающих слабую связь между биткойнами и традиционными активами (например, Dyhrberg, 2016a; b; Corbet et al. 2018; Trabelsi 2018; Zeng et al.2020), которые можно перевести в преимущества хеджирования. Результаты также согласуются с недавним исследованием Курка (2020), который обнаружил, что, безусловно, как вторичные эффекты в отношении традиционных активов (евро, японские йены, двухлетние казначейские облигации США, фондовый индекс S&P 500, золото и нефть) нефть) в биткойн низкие.Однако автор также заявил, что обусловленные временем эффекты, которые остаются скрытыми в совокупности, представляют собой заметную временную передачу шоков в исследуемой системе. Следовательно, использование общего периода может скрыть определенные закономерности из-за возможных структурных разрывов или изменения тенденций в их взаимосвязанности. Следовательно, часть связности может отличаться при динамической оценке с использованием подхода скользящего окна.
Динамический анализ
Наш второй шаг в исследовании связности интересующих переменных включает динамический подход.Диболд и Йилмаз (2009, 2012, 2014) и многие другие исследования рекомендовали использовать процедуру скользящего окна для устранения нескольких недостатков, которые могут быть связаны со статическим подходом. Эти недостатки включают нестабильность, возможные структурные нарушения, нестационарность и влияние выбросов в переменных. Динамический подход имеет решающее значение, особенно когда система включает нестабильные классы активов, такие как фиатные валюты и биткойны. Следовательно, использование динамического анализа не только позволяет нам понять эволюцию связности, но также обеспечивает важный тест на надежность и более информативную картину.Как объясняется в разделе о методологии, мы следуем методам Diebold и Yilmaz и другим исследованиям, в которых 200 дней используются в качестве скользящего окна. ^{Сноска 8}
На рисунке 2 показан расчетный TCI во времени. Он содержит два графика, отображающих индекс обменных курсов (рис. 2a) и волатильность обменных курсов (рис. 2b). Из графиков можно сделать вывод, что взаимосвязь между системными переменными меняется во времени, что подтверждает проведенную нами динамическую оценку.В частности, можно наблюдать высокую степень связанности в некоторые периоды. В целом, индекс взаимосвязанности обменных курсов (рис. 2а) колеблется от 45 до 60% с исключительным пиком примерно в январе 2015 года. На этом этапе Национальный банк Швейцарии отказался от ограничения швейцарского франка на евро. Мы также видим растущую тенденцию к связанности во второй половине 2016 года, что может быть связано с политической неопределенностью, связанной с BREXIT. Последний пик представляет собой системный кризис, возникший из-за вспышки COVID-19.Как и ожидалось, изменяющаяся во времени взаимосвязь волатильности обменного курса и Биткойн демонстрирует относительно большие вариации, причем взаимосвязь колеблется от 30% до почти 55% (рис. 2b). Опять же, первый основной пик приходится на 2016–2017 годы из-за политической неопределенности в Европе, вызванной BREXIT и последующими выборами в Великобритании и Франции. Второй пик приходится на период COVID-19. Эти два периода — единственные, в которых связанность превышает значение 50%.
Рис. 2
Показатели общей динамической связности системы. a Обменные курсы и компоненты кривой доходности. b Волатильность обменных курсов и компоненты кривой доходности. Примечания: Цифры демонстрируют общую направленность компонентов кривой доходности США (уровень, наклон и кривизна), биткойна и валют-убежищ (евро, JPY, CAD, CHF, GBP) в динамическом режиме. Верхний рисунок иллюстрирует динамическую взаимосвязь компонентов кривой доходности и обменного курса Биткойна и валют-убежищ, а нижний — взаимосвязь компонентов кривой доходности и волатильности Биткойн и валют-убежищ
Наш общий динамический анализ пока показывает, что связность всей системы переменных меняется за период выборки.Однако не менее важен анализ вклада каждой переменной в общую связность системы. Это поможет нам понять потенциальную роль Биткойна с точки зрения снижения рисков. Поэтому мы обсуждаем динамическую связь каждой переменной с системой в целом, как для обменных курсов (рис. 3a), так и для волатильности обменных курсов (рис. 3b).
Рис. 3
Чистая мера динамической связности системы. a Обменные курсы и компоненты кривой доходности. b Волатильность обменных курсов и составляющие кривой доходности. Примечания : Цифры описывают динамическое нетто-перетекание между каждой переменной и всей системой. Положительные значения указывают переменную X как сетевой передатчик, в то время как отрицательные значения указывают на переменную как сетевой приемник в системе. Верхний рисунок представляет собой вторичный эффект системы компонентов кривой доходности и обменного курса биткойна и валют-убежищ. На нижнем рисунке показано распространение компонентов кривой доходности и волатильность биткойнов и валют-убежищ.Остальные обозначения, как на рис. 1
Рис. 3a, b предоставляют дополнительную информацию о взаимодействиях каждой переменной с системой.
На рис. 3а показан чистый вклад каждой переменной во все другие переменные в системе обменных курсов. Положительные значения указывают на то, что переменная является сетевым передатчиком, тогда как отрицательные значения подразумевают сетевой приемник в системе. Результаты соответствуют общим результатам, которые мы наблюдали при статическом анализе. Евро, уровень и наклон кривой доходности являются чистыми передатчиками.Между тем, JPY, GBP, CAD и Биткойн в основном являются чистыми получателями вторичных эффектов. Однако CAD и Биткойн стали сетевыми передатчиками после периода COVID-19, а CHF несколько раз менял роли в течение выбранных лет. Биткойн является сетевым получателем вторичных эффектов в течение большей части периода выборки, за заметным исключением во время пандемии COVID-19. Кроме того, подобно другим валютам, Биткойн демонстрирует периоды относительно сильной и слабой связанности. Основываясь на этих выводах, мы делаем вывод, что его роль с точки зрения снижения риска также динамична и варьируется от хеджирования до диверсификатора.Учитывая наблюдаемое увеличение взаимосвязанности Биткойн в стрессовые времена, наши результаты также исключают его потенциал как безопасного актива.
Рисунок 3б. повторяет анализ волатильности обменного курса. Подобно предыдущим результатам, евро является доминирующим передатчиком вторичных эффектов в течение большей части периода выборки, тогда как CHF демонстрирует чередующиеся модели. Большинство других валют являются нетто-получателями. Здесь мы снова отмечаем, что CAD является основным передатчиком вторичных эффектов в период COVID-19, тогда как все другие валюты являются преимущественно нетто-получателями.Для компонентов кривой доходности уровень и наклон являются основными передатчиками, а кривизна — приемником вторичных эффектов. Наконец, Биткойн в первую очередь является приемником вторичных эффектов от системы волатильности обменного курса и компонентов кривой доходности. Он также по-прежнему демонстрирует динамическую взаимосвязь, которая особенно усиливается в период COVID-19. Эти результаты подчеркивают важность наблюдения за уровнем связанности через призму динамического подхода. Это позволяет нам сделать вывод, что Биткойн не может быть активом-убежищем, и его способность снижать риск со временем варьируется в зависимости от роли хеджирования и диверсификатора.
Дальнейшее подтверждение аргумента о том, что Биткойн не может действовать как актив-убежище, исходит из анализа динамических вторичных эффектов системы «ДО» и «ОТ» обменных курсов и волатильности обменных курсов на рис. 6 и 7 соответственно. На рис. 6а показано воздействие каждой из перечисленных переменных на все другие переменные в системе, а на рис. 6b показано воздействие, получаемое каждой перечисленной переменной от всех других переменных в системе. Биткойн демонстрирует динамические вторичные эффекты «ДО» и «ОТ» за период выборки как в передаче (ДО), так и в поглощении (ОТ) шоков.В некоторых случаях вторичные эффекты и взаимосвязанность относительно невысоки, но в других случаях они значительно выше. Например, биткойн достиг пика во время кризиса COVID-19, что привело к всплеску вторичных эффектов для всех валют. Дополнительный всплеск совпадает со снятием ограничения на швейцарский франк по отношению к евро в 2015 году. Евро и фунт стерлингов демонстрируют наибольшие колебания в побочных эффектах как «ДО», так и «ОТ», в основном связанные с кризисом суверенного долга в Европе и кризис BREXIT.
Наконец, мы обсуждаем вторичные эффекты «ДО», «ОТ» и «Чистый» волатильности обменных курсов и компонентов кривой доходности. На рисунках 7a, b изображены побочные эффекты «ДО» и «ОТ» между каждой переменной и остальными системными переменными. Здесь мы снова отмечаем преобладание евро как в побочных эффектах «ДО», так и «ОТ». Интересно, что все три компонента кривой доходности демонстрируют значительные побочные эффекты «ДО» и «ОТ» в течение периода выборки. Хотя все обменные курсы демонстрируют увеличение вторичных эффектов «ДО» и «ОТ» во время COVID-19, компоненты кривой доходности имеют небольшое уменьшение вторичных эффектов «ДО» для системы в течение этого периода.Подобно нашим предыдущим результатам, хотя Биткойн мало связан с остальными валютами и компонентами кривой доходности в некоторые периоды, он кажется все более связанным с системой в стрессовые времена.
Важное наблюдение из нашего динамического анализа показывает, что возможности хеджирования Биткойна с другими валютами и компоненты кривой доходности уменьшаются, когда мы переходим от статического к динамическому анализу. Как уже говорилось ранее, в неспокойные времена связь на самом деле усиливается.Таким образом, мы можем сделать вывод, что возможности Биткойна по хеджированию снижаются, и потенциал Биткойна как убежища или убежища исключен. Эти результаты согласуются с предыдущими исследованиями, которые не позволяют рассматривать Биткойн как актив-убежище. Например, Smales (2019) исключил Биткойн как актив-убежище из-за его высокой волатильности, низкой ликвидности и высоких транзакционных издержек. Точно так же Конлон, Корбет и МакГи (2020) приходят к выводу, что Биткойн не может выступать в качестве актива-убежища против основных международных фондовых индексов.Наши результаты также подтверждают выводы Уркарта и Чжана (2019) о том, что Биткойн является страховкой от швейцарских франков, канадских долларов и иен, но противоречат их выводам о том, что Биткойн является безопасным убежищем во время потрясений по сравнению с швейцарскими франками, канадскими долларами и фунтами стерлингов.
Понимание динамики цен на биткойны
Чем динамика цен на биткойны отличается от традиционных активов?
Это руководство представляет собой ценный учебник, который поможет вам понять механику цены биткойнов. Это тоже не обычное руководство, поэтому, хотя некоторые разделы могут быть вам уже знакомы, мы настоятельно рекомендуем вам продолжить чтение.
Заявление об ограничении ответственности : Все материалы, написанные на CoinMarketExpert, беспристрастны и основаны на объективном анализе. Информация, представленная на этой странице, не должна рассматриваться как одобрение криптовалюты, поставщика услуг или предложения и не должна рассматриваться как призыв к торговле.
Как узнать текущую цену биткойнов?
В сети много полезной информации о ценах, а иногда и о немного других ценах. Лучшее место, чтобы узнать последнюю цену биткойнов, — это обменять на подлинных торговых объемов , и в настоящее время крупнейшими биржами являются Coinbase и Binance.Конечно, вы можете изучить множество других подлинных обменов.
Почему важен объем?
Не вдаваясь в подробности того, как выбрать биржу, одним из многих факторов, которые мы считаем важным, является высокий уровень подлинных ly торговых объемов.
Ликвидность — король
При отсутствии какой-либо торговой деятельности активы будут неликвидными . В самом крайнем случае это означает, что при таком условии невозможно будет купить и продать определенное количество чего-либо (и по любой цене).
Таким образом, цель каждой биржи — создать глубоколиквидный рынок для финансовых и криптоинструментов, котирующихся на них для торговли.
Но наличие высокой ликвидности не только дает вам возможность покупать и продавать по заданной цене мгновенно, но также имеет последствия для оценки активов , обеспечивая точную оценку актива (при нормальных условиях, а не во время пузыри активов).
Анализ объемов чрезвычайно важен и для графиков, проводящих технический анализ, поскольку объемные данные используются для подтверждения графических моделей и трендов.
Любое движение цены вверх или вниз с относительно большим объемом, конечно, сильнее и актуальнее, чем аналогичное движение со слабым объемом.
Итак, к настоящему моменту вы должны иметь базовое представление о том, почему наличие торговых объемов (ликвидности) так важно для биржи, для оценки активов и, конечно же, для покупателя и продавца актива.
Поскольку объемы торгов являются источником жизненной силы биржи, легко понять, почему многие криптобиржи добавляют ботов, чтобы создать иллюзию больших объемов торгов.
Проблема фальшивой торговой активности является причиной того, почему мы подчеркнули «подлинные торгуемые объемы» и почему мы предпочитаем рассматривать регулируемые криптобиржи (и, желательно, также биржи, которые проходят аудит).
Почему торговая деятельность важна для биткойнов?
Те же причины, описанные выше, применимы к биткойнам. Тем не менее, динамика цен на биткойн сильно отличается от динамики цен традиционных активов, которые торгуются на рынках, и мы вскоре объясним, почему.
Предположим еще один экстремальный сценарий, при котором куча жирных китов (извините за то, что здесь приходится смешивать банковский жаргон с криптовалютой) покупают весь биткойн, находящийся в обращении, и решают оставить его (и не продавать) — навсегда!
Как вы думаете, что произойдет с ценой биткойнов при таком экстремальном сценарии?
Мы выбрали реальный пример, чтобы продемонстрировать, что обычно происходит с неликвидными публичными активами, см. Диаграмму ниже (хотя мы не раскрываем название акций).
Источник: Лондонская фондовая биржа
Неликвидные традиционные финансовые активы обычно будут двигаться вбок, как видно на приведенном выше графике цен (конечно, при нулевых объемах торгов).
Но не относится к биткойну — цена действительно упадет.
Как вы, возможно, уже знаете, биткойн-майнеры, которым удается создать блок, получают вознаграждение за транзакционные сборы за любые транзакции, которые они включают в блок, плюс недавно отчеканенные биткойны.
И эта награда присуждается каждому майнеру каждый раз, когда он добавляет блок в сеть Биткойн.
Награда за блок биткойнов в настоящее время составляет 6,25. Это означает, что за каждый успешный блок, который майнер удается добавить в сеть Биткойн, он получает 6,25 недавно отчеканенных биткойнов. Звучит неплохо!
Давайте добавим несколько цифр, чтобы представить это в более отдаленной перспективе. 6,26 свежеиспеченных биткойнов эквивалентны 62 500 долларам США при цене биткойнов 10 000 долларов США (для простоты).
В настоящее время добывается примерно один блок каждые 10 минут. Это означает, что в течение 24 часов в сеть добавлено 144 вновь созданных блока. И с каждым вознаграждением за блок в настоящее время стоит 6,25 биткойнов, это означает, что 900 новых биткойнов ежедневно добавляются в сеть биткойнов. Исходя из цены в 10000 долларов за биткойн, это означает, что каждый день в сеть добавляются вновь созданные биткойны на сумму 9 миллионов долларов!
Как видите, денежное вознаграждение привлекательно. Именно по этой причине многие майнеры хотят получить кусок пирога.
Однако чем больше майнеров соперничают за эти недавно испеченные биткойны, тем сложнее и дороже становится их добывать (майнинг биткойнов связан с очень высокими затратами на энергию и оборудование).
По мере увеличения сложности и стоимости приобретения каждого вновь созданного биткойна майнер должен платить большую часть своего вознаграждения, чтобы покрыть свои текущие расходы.
Доля затрат на майнинг, конечно, может быть ниже для некоторых майнеров, в зависимости от их географии и от того, получают ли они какой-либо доход, ссужая свои неиспользуемые биткойны на биржу (вероятно, под процентную ставку в районе 5-8%). %).
Тем не менее, факт остается фактом: майнерам необходимо продать свои недавно отчеканенные биткойны, чтобы покрыть свои эксплуатационные расходы. И у некоторых майнеров вполне может не быть иного выбора, кроме как продать большую часть недавно выпеченных биткойнов, которые они получают, для покрытия расходов.
Это означает, что даже если эти жирные киты попытаются захватить весь рынок биткойнов, они не смогут этого сделать, потому что затраты на майнинг настолько высоки, что они будут вынуждены продать часть этого рынка.
Когда на рынке появится новое предложение биткойнов, на другой стороне появится покупатель, готовый купить их по цене, которую они считают привлекательной. Этот сценарий приведет к падению цены биткойнов, в конечном итоге до уровней, при которых майнерам будет невыгодно оставаться в игре.
Следовательно, у толстых китов есть большой сдерживающий фактор, чтобы попытаться захватить рынок биткойнов (хотя это все еще может происходить на традиционных финансовых рынках).
Процесс майнинга был намеренно разработан так, чтобы быть конкурентоспособным, чтобы количество новых биткойнов, создаваемых каждый день, оставалось более или менее постоянным.Но также для сдерживания любого, кто пытается загнать рынок в угол.
Это не означает, что жирные киты не могут манипулировать ценой, они вполне могут, но стремление рынка вывести ее на новый уровень.
Но будет время (в будущем), когда больше не будет чеканить новые биткойны, верно?
Ну, математически награда за блок никогда не может упасть до нуля. Мы имеем в виду, что он может упасть до 0,0000000001 и так далее, хотя на самом деле никогда не достигнет чистой цифры «0».
Награда за блок Биткойна уменьшается вдвое после добычи каждых 210 000 блоков. Субсидия началась с 50 биткойнов, затем сократилась вдвое до 25, 12,5 и в настоящее время составляет 6,25.
Награда за блок снова уменьшится вдвое до 3,125 где-то в мае 2024 года и будет продолжать уменьшаться вдвое примерно каждые 4 года.
Что мы также можем сказать с большой уверенностью, так это то, что вознаграждение за блок в конечном итоге уменьшится вдвое до точки, когда оно станет незначительным компонентом дохода майнера по сравнению с комиссией за транзакцию, которую получает майнер.
Однако это очень сильно зависит от цены биткойнов в то время. Давайте на мгновение рассмотрим другой экстремальный сценарий, когда вознаграждение за блок достигнет 0,000244141 (через много-много лет), доход, который может получить майнер, потенциально может не измениться по сравнению с сегодняшним уровнем (то есть 125000 долларов каждые 10 минут), если цена каждого Биткойн вырастет до 512 миллионов долларов. Конечно, это крайний пример, хотя мы пытаемся подчеркнуть здесь то, что сокращение вдвое блочной субсидии само по себе не имеет большого значения.
Суть в том, что у жирных китов нет стимула пытаться загнать в угол рынок биткойнов и удерживать их вечно, потому что такие действия, как мы указывали, маловероятны с учетом затрат, и даже если они действительно справятся, это неизбежно подорвет доверие к Биткойну (и будет работать против их собственных интересов).
Мы все согласны с тем, что основная цель — иметь биткойн в руках каждого. Чем больше у людей есть биткойн, тем больше шансов, что он будет признан резервной валютой.
Итак, вы видите, что у Биткойн есть больший стимул распространяться, а не копить какой-либо консорциум жирных китов. Биткойну суждено стать по-настоящему децентрализованным.
Мы надеемся, что теперь вы немного по-другому думаете о Биткойне и его ценах.
Заключительные замечания
CoinMarketExpert надеется, что вы сочли это руководство полезным.
Если вам понравилось читать эту страницу или вы хотите поделиться с нами ценными отзывами, дайте нам знать. Вы можете связаться с нами по адресу: [email protected] или, в качестве альтернативы, поделитесь своим мнением в Twitter или на нашем Reddit .
% PDF-1.6 % 1 0 объект / MarkInfo> / Метаданные 2 0 R / Контуры 3 0 R / PageLayout / OneColumn / Страницы 4 0 R / StructTreeRoot 5 0 R / Тип / Каталог >> эндобдж 6 0 объект > эндобдж 2 0 obj > транслировать 2019-03-11T10: 29: 40Z2019-03-11T10: 28: 44Z2019-03-11T10: 29: 40ZAcrobat PDFMaker 19 для Worduuid: 552d7d75-78fb-4871-922c-08741b1691fcuuid: 3a44c74f-73a9-4b29-b324eb-a 2 application / pdf
Эндрю Уркхарт
Библиотека Adobe PDF 19.10.123D: 201
102826 Саутгемптонский университет конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 объект > эндобдж 5 0 объект > эндобдж 7 0 объект > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 объект > эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 16 0 объект > эндобдж 17 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 19 0 объект > эндобдж 20 0 объект > эндобдж 21 0 объект > / XObject> >> / Аннотации [766 0 R 767 0 R 768 0 R] / Родитель 9 0 R / MediaBox [0 0 595 842] >> эндобдж 22 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 0 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 23 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 1 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 24 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 2 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 25 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 3 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 26 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 4 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 27 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 5 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 28 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 6 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 29 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 7 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 30 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 9 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 31 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 10 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 32 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 11 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 33 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 12 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 34 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 13 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 35 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 14 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 36 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 15 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 37 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 16 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 38 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 17 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 39 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 18 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 40 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 20 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 41 0 объект > >> / Повернуть 0 / StructParents 27 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 42 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 28 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 43 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 29 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 44 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 30 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 45 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 31 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 46 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 32 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 47 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 33 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 48 0 объект > эндобдж 49 0 объект > эндобдж 50 0 объект > эндобдж 51 0 объект > эндобдж 52 0 объект > эндобдж 53 0 объект > эндобдж 54 0 объект > эндобдж 55 0 объект > эндобдж 56 0 объект > эндобдж 57 0 объект > эндобдж 58 0 объект > эндобдж 59 0 объект > эндобдж 60 0 объект > эндобдж 61 0 объект > эндобдж 62 0 объект > эндобдж 63 0 объект > эндобдж 64 0 объект > эндобдж 65 0 объект > эндобдж 66 0 объект > эндобдж 67 0 объект > эндобдж 68 0 объект > эндобдж 69 0 объект > эндобдж 70 0 объект > эндобдж 71 0 объект > эндобдж 72 0 объект > эндобдж 73 0 объект > эндобдж 74 0 объект > эндобдж 75 0 объект > эндобдж 76 0 объект > эндобдж 77 0 объект > эндобдж 78 0 объект > эндобдж 79 0 объект > эндобдж 80 0 объект > эндобдж 81 0 объект > эндобдж 82 0 объект > эндобдж 83 0 объект > эндобдж 84 0 объект > эндобдж 85 0 объект > эндобдж 86 0 объект > эндобдж 87 0 объект > эндобдж 88 0 объект > эндобдж 89 0 объект > эндобдж 90 0 объект > эндобдж 91 0 объект > эндобдж 92 0 объект > эндобдж 93 0 объект > эндобдж 94 0 объект > эндобдж 95 0 объект > эндобдж 96 0 объект > эндобдж 97 0 объект > эндобдж 98 0 объект > эндобдж 99 0 объект > эндобдж 100 0 объект > эндобдж 101 0 объект > эндобдж 102 0 объект > эндобдж 103 0 объект > эндобдж 104 0 объект > эндобдж 105 0 объект > эндобдж 106 0 объект > эндобдж 107 0 объект > эндобдж 108 0 объект > эндобдж 109 0 объект > эндобдж 110 0 объект > эндобдж 111 0 объект > эндобдж 112 0 объект > эндобдж 113 0 объект > эндобдж 114 0 объект > эндобдж 115 0 объект > эндобдж 116 0 объект > эндобдж 117 0 объект > эндобдж 118 0 объект > эндобдж 119 0 объект > эндобдж 120 0 объект > эндобдж 121 0 объект > эндобдж 122 0 объект > эндобдж 123 0 объект > эндобдж 124 0 объект > эндобдж 125 0 объект > эндобдж 126 0 объект > эндобдж 127 0 объект > эндобдж 128 0 объект > эндобдж 129 0 объект > эндобдж 130 0 объект > эндобдж 131 0 объект > эндобдж 132 0 объект > эндобдж 133 0 объект > эндобдж 134 0 объект > эндобдж 135 0 объект > эндобдж 136 0 объект > эндобдж 137 0 объект > эндобдж 138 0 объект > эндобдж 139 0 объект > эндобдж 140 0 объект > эндобдж 141 0 объект > эндобдж 142 0 объект > эндобдж 143 0 объект > эндобдж 144 0 объект > эндобдж 145 0 объект > эндобдж 146 0 объект > эндобдж 147 0 объект > эндобдж 148 0 объект > эндобдж 149 0 объект > эндобдж 150 0 объект > эндобдж 151 0 объект > эндобдж 152 0 объект > эндобдж 153 0 объект > эндобдж 154 0 объект > эндобдж 155 0 объект > эндобдж 156 0 объект > эндобдж 157 0 объект > эндобдж 158 0 объект > эндобдж 159 0 объект > эндобдж 160 0 объект > эндобдж 161 0 объект > эндобдж 162 0 объект > эндобдж 163 0 объект > эндобдж 164 0 объект > эндобдж 165 0 объект > эндобдж 166 0 объект > эндобдж 167 0 объект > эндобдж 168 0 объект > эндобдж 169 0 объект > эндобдж 170 0 объект > эндобдж 171 0 объект > эндобдж 172 0 объект > эндобдж 173 0 объект > эндобдж 174 0 объект > эндобдж 175 0 объект > эндобдж 176 0 объект > эндобдж 177 0 объект > эндобдж 178 0 объект > эндобдж 179 0 объект > эндобдж 180 0 объект > эндобдж 181 0 объект > эндобдж 182 0 объект > эндобдж 183 0 объект > эндобдж 184 0 объект > эндобдж 185 0 объект > эндобдж 186 0 объект > эндобдж 187 0 объект > эндобдж 188 0 объект > эндобдж 189 0 объект > эндобдж 190 0 объект > эндобдж 191 0 объект > эндобдж 192 0 объект > эндобдж 193 0 объект > эндобдж 194 0 объект > эндобдж 195 0 объект > эндобдж 196 0 объект > эндобдж 197 0 объект > эндобдж 198 0 объект > эндобдж 199 0 объект > эндобдж 200 0 объект > эндобдж 201 0 объект > эндобдж 202 0 объект > эндобдж 203 0 объект > эндобдж 204 0 объект > эндобдж 205 0 объект > эндобдж 206 0 объект > эндобдж 207 0 объект > эндобдж 208 0 объект > эндобдж 209 0 объект > эндобдж 210 0 объект > эндобдж 211 0 объект > эндобдж 212 0 объект > эндобдж 213 0 объект > эндобдж 214 0 объект > эндобдж 215 0 объект > эндобдж 216 0 объект > эндобдж 217 0 объект > эндобдж 218 0 объект > эндобдж 219 0 объект > эндобдж 220 0 объект > эндобдж 221 0 объект > эндобдж 222 0 объект > эндобдж 223 0 объект > эндобдж 224 0 объект > эндобдж 225 0 объект > эндобдж 226 0 объект > эндобдж 227 0 объект > эндобдж 228 0 объект > эндобдж 229 0 объект > эндобдж 230 0 объект > эндобдж 231 0 объект > эндобдж 232 0 объект > эндобдж 233 0 объект > эндобдж 234 0 объект > эндобдж 235 0 объект > эндобдж 236 0 объект > эндобдж 237 0 объект > эндобдж 238 0 объект > эндобдж 239 0 объект > эндобдж 240 0 объект > эндобдж 241 0 объект > эндобдж 242 0 объект > эндобдж 243 0 объект > эндобдж 244 0 объект > эндобдж 245 0 объект > эндобдж 246 0 объект > эндобдж 247 0 объект > эндобдж 248 0 объект > эндобдж 249 0 объект > эндобдж 250 0 объект > эндобдж 251 0 объект > эндобдж 252 0 объект > эндобдж 253 0 объект > эндобдж 254 0 объект > эндобдж 255 0 объект > эндобдж 256 0 объект > эндобдж 257 0 объект > эндобдж 258 0 объект > эндобдж 259 0 объект > эндобдж 260 0 объект > эндобдж 261 0 объект > эндобдж 262 0 объект > эндобдж 263 0 объект > эндобдж 264 0 объект > эндобдж 265 0 объект > эндобдж 266 0 объект > эндобдж 267 0 объект > эндобдж 268 0 объект > эндобдж 269 0 объект > эндобдж 270 0 объект > эндобдж 271 0 объект > эндобдж 272 0 объект > эндобдж 273 0 объект > эндобдж 274 0 объект > эндобдж 275 0 объект > эндобдж 276 0 объект > эндобдж 277 0 объект > эндобдж 278 0 объект > эндобдж 279 0 объект > эндобдж 280 0 объект > эндобдж 281 0 объект > эндобдж 282 0 объект > эндобдж 283 0 объект > эндобдж 284 0 объект > эндобдж 285 0 объект > эндобдж 286 0 объект > эндобдж 287 0 объект > эндобдж 288 0 объект > эндобдж 289 0 объект > эндобдж 290 0 объект > эндобдж 291 0 объект > эндобдж 292 0 объект > эндобдж 293 0 объект > эндобдж 294 0 объект > эндобдж 295 0 объект > эндобдж 296 0 объект > эндобдж 297 0 объект > эндобдж 298 0 объект > эндобдж 299 0 объект > эндобдж 300 0 объект > эндобдж 301 0 объект > эндобдж 302 0 объект > эндобдж 303 0 объект > эндобдж 304 0 объект > эндобдж 305 0 объект > эндобдж 306 0 объект > эндобдж 307 0 объект > эндобдж 308 0 объект > эндобдж 309 0 объект > эндобдж 310 0 объект > эндобдж 311 0 объект > эндобдж 312 0 объект > эндобдж 313 0 объект > эндобдж 314 0 объект > эндобдж 315 0 объект > эндобдж 316 0 объект > эндобдж 317 0 объект > эндобдж 318 0 объект > эндобдж 319 0 объект > эндобдж 320 0 объект > эндобдж 321 0 объект > эндобдж 322 0 объект > эндобдж 323 0 объект > эндобдж 324 0 объект > эндобдж 325 0 объект > эндобдж 326 0 объект > эндобдж 327 0 объект > эндобдж 328 0 объект > эндобдж 329 0 объект > эндобдж 330 0 объект > эндобдж 331 0 объект > эндобдж 332 0 объект > эндобдж 333 0 объект > эндобдж 334 0 объект > эндобдж 335 0 объект > эндобдж 336 0 объект > эндобдж 337 0 объект > эндобдж 338 0 объект > эндобдж 339 0 объект > эндобдж 340 0 объект > эндобдж 341 0 объект > эндобдж 342 0 объект > эндобдж 343 0 объект > эндобдж 344 0 объект > эндобдж 345 0 объект > эндобдж 346 0 объект > эндобдж 347 0 объект > эндобдж 348 0 объект > эндобдж 349 0 объект > эндобдж 350 0 объект > эндобдж 351 0 объект > эндобдж 352 0 объект > эндобдж 353 0 объект > эндобдж 354 0 объект > эндобдж 355 0 объект > эндобдж 356 0 объект > эндобдж 357 0 объект > эндобдж 358 0 объект > эндобдж 359 0 объект > эндобдж 360 0 объект > эндобдж 361 0 объект > эндобдж 362 0 объект > эндобдж 363 0 объект > эндобдж 364 0 объект > эндобдж 365 0 объект > эндобдж 366 0 объект > эндобдж 367 0 объект > эндобдж 368 0 объект > эндобдж 369 0 объект > эндобдж 370 0 объект > эндобдж 371 0 объект > эндобдж 372 0 объект > эндобдж 373 0 объект > эндобдж 374 0 объект > эндобдж 375 0 объект > эндобдж 376 0 объект > эндобдж 377 0 объект > эндобдж 378 0 объект > эндобдж 379 0 объект > эндобдж 380 0 объект > эндобдж 381 0 объект > эндобдж 382 0 объект > эндобдж 383 0 объект > эндобдж 384 0 объект > эндобдж 385 0 объект > эндобдж 386 0 объект > эндобдж 387 0 объект > эндобдж 388 0 объект > эндобдж 389 0 объект > эндобдж 390 0 объект > эндобдж 391 0 объект > эндобдж 392 0 объект > эндобдж 393 0 объект > эндобдж 394 0 объект > эндобдж 395 0 объект > эндобдж 396 0 объект > эндобдж 397 0 объект > эндобдж 398 0 объект > эндобдж 399 0 объект > эндобдж 400 0 объект > эндобдж 401 0 объект > эндобдж 402 0 объект > эндобдж 403 0 объект > эндобдж 404 0 объект > эндобдж 405 0 объект > эндобдж 406 0 объект > эндобдж 407 0 объект > эндобдж 408 0 объект > эндобдж 409 0 объект > эндобдж 410 0 объект > эндобдж 411 0 объект > эндобдж 412 0 объект > эндобдж 413 0 объект > эндобдж 414 0 объект > эндобдж 415 0 объект > эндобдж 416 0 объект > эндобдж 417 0 объект > эндобдж 418 0 объект > эндобдж 419 0 объект > эндобдж 420 0 объект > эндобдж 421 0 объект > эндобдж 422 0 объект > эндобдж 423 0 объект > эндобдж 424 0 объект > эндобдж 425 0 объект > эндобдж 426 0 объект > эндобдж 427 0 объект > эндобдж 428 0 объект > эндобдж 429 0 объект > эндобдж 430 0 объект > эндобдж 431 0 объект > эндобдж 432 0 объект > эндобдж 433 0 объект > эндобдж 434 0 объект > эндобдж 435 0 объект > эндобдж 436 0 объект > эндобдж 437 0 объект > эндобдж 438 0 объект > эндобдж 439 0 объект > эндобдж 440 0 объект > эндобдж 441 0 объект > эндобдж 442 0 объект > эндобдж 443 0 объект > эндобдж 444 0 объект > эндобдж 445 0 объект > эндобдж 446 0 объект > эндобдж 447 0 объект > эндобдж 448 0 объект > эндобдж 449 0 объект > эндобдж 450 0 объект > эндобдж 451 0 объект > эндобдж 452 0 объект > эндобдж 453 0 объект > эндобдж 454 0 объект > эндобдж 455 0 объект > эндобдж 456 0 объект > эндобдж 457 0 объект > эндобдж 458 0 объект > эндобдж 459 0 объект > эндобдж 460 0 объект > эндобдж 461 0 объект > эндобдж 462 0 объект > эндобдж 463 0 объект > эндобдж 464 0 объект > эндобдж 465 0 объект > эндобдж 466 0 объект > эндобдж 467 0 объект > эндобдж 468 0 объект > эндобдж 469 0 объект > эндобдж 470 0 объект > эндобдж 471 0 объект > эндобдж 472 0 объект > эндобдж 473 0 объект > эндобдж 474 0 объект > эндобдж 475 0 объект > эндобдж 476 0 объект > эндобдж 477 0 объект > эндобдж 478 0 объект > эндобдж 479 0 объект > эндобдж 480 0 объект > эндобдж 481 0 объект > эндобдж 482 0 объект > эндобдж 483 0 объект > эндобдж 484 0 объект > эндобдж 485 0 объект > эндобдж 486 0 объект > эндобдж 487 0 объект > эндобдж 488 0 объект > эндобдж 489 0 объект > эндобдж 490 0 объект > эндобдж 491 0 объект > эндобдж 492 0 объект > эндобдж 493 0 объект > эндобдж 494 0 объект > эндобдж 495 0 объект > эндобдж 496 0 объект > эндобдж 497 0 объект > эндобдж 498 0 объект > эндобдж 499 0 объект > эндобдж 500 0 объект > эндобдж 501 0 объект > эндобдж 502 0 объект > эндобдж 503 0 объект > эндобдж 504 0 объект > эндобдж 505 0 объект > эндобдж 506 0 объект > эндобдж 507 0 объект > эндобдж 508 0 объект > эндобдж 509 0 объект > эндобдж 510 0 объект > эндобдж 511 0 объект > эндобдж 512 0 объект > эндобдж 513 0 объект > эндобдж 514 0 объект > эндобдж 515 0 объект > эндобдж 516 0 объект > эндобдж 517 0 объект > эндобдж 518 0 объект > эндобдж 519 0 объект > эндобдж 520 0 объект > эндобдж 521 0 объект > эндобдж 522 0 объект > эндобдж 523 0 объект > эндобдж 524 0 объект > эндобдж 525 0 объект > эндобдж 526 0 объект > эндобдж 527 0 объект > эндобдж 528 0 объект > эндобдж 529 0 объект > эндобдж 530 0 объект > эндобдж 531 0 объект > эндобдж 532 0 объект > эндобдж 533 0 объект > эндобдж 534 0 объект > эндобдж 535 0 объект > эндобдж 536 0 объект > эндобдж 537 0 объект > эндобдж 538 0 объект > эндобдж 539 0 объект > эндобдж 540 0 объект > эндобдж 541 0 объект > эндобдж 542 0 объект > эндобдж 543 0 объект > эндобдж 544 0 объект > эндобдж 545 0 объект > эндобдж 546 0 объект > эндобдж 547 0 объект > эндобдж 548 0 объект > эндобдж 549 0 объект > эндобдж 550 0 объект > эндобдж 551 0 объект > эндобдж 552 0 объект > эндобдж 553 0 объект > эндобдж 554 0 объект > эндобдж 555 0 объект > эндобдж 556 0 объект > эндобдж 557 0 объект > эндобдж 558 0 объект > эндобдж 559 0 объект > эндобдж 560 0 объект > эндобдж 561 0 объект > эндобдж 562 0 объект > эндобдж 563 0 объект > эндобдж 564 0 объект > эндобдж 565 0 объект > эндобдж 566 0 объект > эндобдж 567 0 объект > эндобдж 568 0 объект > эндобдж 569 0 объект > эндобдж 570 0 объект > эндобдж 571 0 объект > эндобдж 572 0 объект > эндобдж 573 0 объект > эндобдж 574 0 объект > эндобдж 575 0 объект > эндобдж 576 0 объект > эндобдж 577 0 объект > эндобдж 578 0 объект > эндобдж 579 0 объект > эндобдж 580 0 объект > эндобдж 581 0 объект > эндобдж 582 0 объект > эндобдж 583 0 объект > эндобдж 584 0 объект > эндобдж 585 0 объект > эндобдж 586 0 объект > эндобдж 587 0 объект > эндобдж 588 0 объект > эндобдж 589 0 объект > эндобдж 590 0 объект > эндобдж 591 0 объект > эндобдж 592 0 объект > эндобдж 593 0 объект > эндобдж 594 0 объект > эндобдж 595 0 объект > эндобдж 596 0 объект > эндобдж 597 0 объект > эндобдж 598 0 объект > эндобдж 599 0 объект > эндобдж 600 0 объект > эндобдж 601 0 объект > эндобдж 602 0 объект > эндобдж 603 0 объект > эндобдж 604 0 объект > эндобдж 605 0 объект > эндобдж 606 0 объект > эндобдж 607 0 объект > эндобдж 608 0 объект > эндобдж 609 0 объект > эндобдж 610 0 объект > эндобдж 611 0 объект > эндобдж 612 0 объект > эндобдж 613 0 объект > эндобдж 614 0 объект > эндобдж 615 0 объект > эндобдж 616 0 объект > эндобдж 617 0 объект > эндобдж 618 0 объект > эндобдж 619 0 объект > эндобдж 620 0 объект > эндобдж 621 0 объект > эндобдж 622 0 объект > эндобдж 623 0 объект > эндобдж 624 0 объект > эндобдж 625 0 объект > эндобдж 626 0 объект > эндобдж 627 0 объект > эндобдж 628 0 объект > эндобдж 629 0 объект > эндобдж 630 0 объект > эндобдж 631 0 объект > эндобдж 632 0 объект > эндобдж 633 0 объект > эндобдж 634 0 объект > эндобдж 635 0 объект > эндобдж 636 0 объект > эндобдж 637 0 объект > эндобдж 638 0 объект > эндобдж 639 0 объект > эндобдж 640 0 объект > эндобдж 641 0 объект > эндобдж 642 0 объект > эндобдж 643 0 объект > эндобдж 644 0 объект > эндобдж 645 0 объект > эндобдж 646 0 объект > эндобдж 647 0 объект > эндобдж 648 0 объект > эндобдж 649 0 объект > эндобдж 650 0 объект > эндобдж 651 0 объект > эндобдж 652 0 объект > эндобдж 653 0 объект > эндобдж 654 0 объект > эндобдж 655 0 объект > эндобдж 656 0 объект > эндобдж 657 0 объект > эндобдж 658 0 объект > эндобдж 659 0 объект > эндобдж 660 0 объект > эндобдж 661 0 объект > эндобдж 662 0 объект > эндобдж 663 0 объект > эндобдж 664 0 объект > эндобдж 665 0 объект > эндобдж 666 0 объект > эндобдж 667 0 объект > эндобдж 668 0 объект > эндобдж 669 0 объект > эндобдж 670 0 объект > эндобдж 671 0 объект > эндобдж 672 0 объект > эндобдж 673 0 объект > эндобдж 674 0 объект > эндобдж 675 0 объект > эндобдж 676 0 объект > эндобдж 677 0 объект > эндобдж 678 0 объект > эндобдж 679 0 объект > эндобдж 680 0 объект > эндобдж 681 0 объект > эндобдж 682 0 объект > эндобдж 683 0 объект > эндобдж 684 0 объект > эндобдж 685 0 объект > эндобдж 686 0 объект > эндобдж 687 0 объект > эндобдж 688 0 объект > эндобдж 689 0 объект > эндобдж 690 0 объект > эндобдж 691 0 объект > эндобдж 692 0 объект > эндобдж 693 0 объект > эндобдж 694 0 объект > эндобдж 695 0 объект > эндобдж 696 0 объект > эндобдж 697 0 объект > эндобдж 698 0 объект > эндобдж 699 0 объект > эндобдж 700 0 объект > эндобдж 701 0 объект > эндобдж 702 0 объект > эндобдж 703 0 объект > эндобдж 704 0 объект > эндобдж 705 0 объект > эндобдж 706 0 объект > эндобдж 707 0 объект > эндобдж 708 0 объект > эндобдж 709 0 объект > эндобдж 710 0 объект > эндобдж 711 0 объект > эндобдж 712 0 объект > эндобдж 713 0 объект > эндобдж 714 0 объект > эндобдж 715 0 объект > эндобдж 716 0 объект > эндобдж 717 0 объект > эндобдж 718 0 объект > эндобдж 719 0 объект > эндобдж 720 0 объект > эндобдж 721 0 объект > эндобдж 722 0 объект > эндобдж 723 0 объект > эндобдж 724 0 объект > эндобдж 725 0 объект > эндобдж 726 0 объект > эндобдж 727 0 объект > эндобдж 728 0 объект > эндобдж 729 0 объект > эндобдж 730 0 объект > эндобдж 731 0 объект > эндобдж 732 0 объект > эндобдж 733 0 объект > эндобдж 734 0 объект > эндобдж 735 0 объект > эндобдж 736 0 объект > эндобдж 737 0 объект > эндобдж 738 0 объект > эндобдж 739 0 объект > эндобдж 740 0 объект > эндобдж 741 0 объект > эндобдж 742 0 объект > эндобдж 743 0 объект > эндобдж 744 0 объект > эндобдж 745 0 объект > эндобдж 746 0 объект > эндобдж 747 0 объект > эндобдж 748 0 объект > эндобдж 749 0 объект > эндобдж 750 0 объект > эндобдж 751 0 объект > эндобдж 752 0 объект > эндобдж 753 0 объект > эндобдж 754 0 объект > эндобдж 755 0 объект > эндобдж 756 0 объект > эндобдж 757 0 объект > эндобдж 758 0 объект > эндобдж 759 0 объект > эндобдж 760 0 объект > эндобдж 761 0 объект > транслировать xUr6} + S7! F6 «2-I & @
Frontiers | Изменяющаяся во времени волатильность на рынке биткойнов и информационный поток с минутной частотой
1 Введение
Первое математическое описание эволюции изменений цен на рынке дат вернемся к Башелье [1] (позже переоткрытому как броуновское движение или модель случайного блуждания), Мандельброту [2] (приращения цены — это устойчивое распределение Леви) и усеченным процессам Леви [3].Противоположная гипотеза (позже названная «Гипотезой смешения распределений») была представлена Кларком [4], где ненормальность распределения доходности цен приписывается изменяющейся скорости эволюции ценовых рядов в течение различных временных интервалов. Предлагается, чтобы процесс, определяющий скорость изменения цен, был потоком информации, доступным трейдерам. Из-за управления информационным потоком количество суммированных изменений цен за наблюдаемый временной интервал существенно варьируется, и центральная предельная теорема не может быть применена для получения распределения изменений цен.Тем не менее, обобщение теоремы обеспечивает гауссовское предельное распределение, обусловленное случайной величиной, определяющей количество изменений [4]. В другом подходе модель авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH) [5], первоначально представленная Энглом, описывает гетероскедастическое поведение (изменяющаяся во времени волатильность) логарифмической доходности цен, полагаясь только на информацию о предыдущих движениях цен. В дополнение к предыдущим значениям ценовых возвратов его обобщенный вариант GARCH [6] также вводит предыдущие условные дисперсии при вычислении текущей условной дисперсии.Таким образом, GARCH может учитывать кластеризацию волатильности и лептокуртическое распределение доходности, которые являются стилизованными статистическими характеристиками доходности. Альтернативная точка зрения исходит из модели GARCH-Jump [7], которая предполагает, что новостной процесс может быть представлен как ϵt = ϵ1, t + ϵ2, t, суперпозиция нормального компонента ϵ1, t = σtzt и скачкообразного Компонента Пуассона с интенсивностью λ . Постоянная интенсивность была обобщена на интенсивность авторегрессионного условного скачка λt = f (λt − 1) в [8].
В отличие от других исследований динамики новостных скачков и их влияния на дневную доходность [8, 9], мы будем моделировать волатильность и внешние сигналы на минутном уровне детализации. В этой шкале времени наши внешние сигналы не моделируются пуассоновской динамикой, а добавляются непосредственно как экзогенная наблюдаемая переменная It − 1 для формирования модели GARCHX.
В этой статье мы сравниваем прогнозы волатильности цен GARCH (1,1) с прогнозами GARCHX (1,1), чтобы изучить, как информация поглощается на развивающемся рынке криптовалюты Биткойн.Биткойн [10] — это система криптовалюты, управляемая через узлы одноранговой сети, с публично распределенным реестром, называемым блокчейном [11]. Подобно валютным рынкам, рынки биткойнов [12, 13] позволяют осуществлять обмен на фиатные валюты и обратно. Различные исследования Биткойна позволяют количественно оценить ценообразование [14, 15], пузыри [16, 17], волатильность [18, 19], системную динамику [20–22] и экономическую ценность [23–25]. В различных исследованиях [26–29] использовались социальные сигналы из социальных сетей, WWW, поисковые запросы, настроения, комментарии и ответы на форумах, а [30] добавлялась информация из блокчейна в качестве внешнего сигнала для модели GARCH.Несколько моделей из семейства GARCH использовались для моделирования и прогнозирования нескольких криптовалют [31, 32] на ежедневном уровне, и было показано, что IGARCH превосходит другие модели. Данные Twitter использовались для получения успешных ежедневных [33] прогнозов объема и волатильности биткойнов с использованием только объема Twitter, а также успешных почасовых прогнозов доходности и волатильности с добавлением настроений Twitter [34]. Мы фокусируем это исследование на понимании процесса волатильности биткойнов и статистической количественной оценке предсказательной силы класса моделей GARCH с экзогенными сигналами из твитов в социальных сетях, объемом торгов и книгой заказов на минутном уровне времени.
2 Данные
Мы использовали два типа определения цены, среднюю цену котировки и цену, взвешенную по объему, оба рассчитывались на минутном уровне. Средняя котировка была построена как среднее значение между максимальной ценой предложения и минимальной ценой продажи на последнем тике за минуту, а средневзвешенная цена по объему (VWAP) — как средневзвешенная по объему цена транзакций за минуту.
Выборка цен с такой высокой частотой поднимает проблему микроструктурных эффектов, таких как отскок спроса и предложения, который вводит автокорреляцию между последовательными ценами.Из-за этого, в дополнение к ценам, взвешенным по объему, мы используем цены со средними котировками, которые имеют значительно меньший первый порядок автокорреляции, как объяснено в [35], чтобы повысить надежность результатов. График автокорреляции для обоих типов доходности цен показан в Приложении.
Цены на биткойны были получены на бирже Bitfinex, а логарифмическая доходность была рассчитана как натуральный логарифм двух последовательных цен. Наблюдаемый нами период охватывает период с 18 апреля 2019 г. по 30 мая 2019 г., всего 58 000 наблюдений, 50 000 наблюдений в выборке и 8 000 вне выборки, и показан на Рисунке 1A.В таблице на Рисунке 1B мы можем увидеть описательную статистику обоих видов логарифмической доходности; средние значения доходности очень близки к нулю (8⋅10-6), со стандартными отклонениями 9,41⋅10-4 и 9,94⋅10-4, оба распределения имеют отрицательный перекос и лептокуртичность.
РИСУНОК 1 . Взвешенная по объему и логарифмическая доходность средней котировки для рынка Биткойн. (A) Временной ряд. (B) Описательная статистика.
В качестве внешнего информационного прокси были доступны три различных набора данных для внешних сигналов — временной ряд количества твитов, в которых упоминаются новости, связанные с криптовалютой [36], временной ряд объемов торговли биткойнами с рынка Bitfinex и временной ряд биткойнов. Спред между ценой покупки и продажи, созданный как временной ряд абсолютных разностей между максимальной ценой предложения и минимальной ценой продажи в каждый зарегистрированный момент, также с рынка Bitfinex.Данные собираются на втором уровне и показаны на рисунках 2A – C, а описательная статистика — на рисунке 2D. Все три временных ряда были агрегированы до минутного уровня. Данные не были нормализованы.
РИСУНОК 2 . (A) Внешний сигнал временных рядов твитов, связанных с криптовалютой. (B) Временной ряд объемов торгов на рынке Bitfinex по паре BTC-USD. (C) Временной ряд спреда спроса и предложения на рынке Bitfinex для пары BTC-USD. (D) Описательная статистика внешних сигналов для рынка Биткойн.
3 Гипотеза о смешанном распределении
«Гипотеза о смешанном распределении» моделирует ненормальность распределения доходности цен с различной скоростью эволюции ценовых рядов из-за различий в потоках информации в разные интервалы времени. На практике Кларк [4] выдвигает гипотезу о том, что это можно наблюдать как линейную зависимость между прокси для информационного потока It и дисперсией изменения цены rt2, и предлагает в качестве прокси объем торгов vt. Таучен и Питтс [37] формулируют двумерную модель нормальной смеси, которая обуславливает доходность цен и объем торгов в информационном потоке следующим образом:
rt = ∑i = 1Itrt, i, rt, i∈N (0, σ1).(1) vt = ∑i = 1Itvt, i, vt, i∈N (μ2, σ2). (2)
И ценовая доходность, и объем торгов представляют собой смесь независимых нормальных распределений с одной и той же переменной смешивания It, которая представляет количество новых единиц информации, поступающих на рынок. При условии It изменения цен распределяются как N (0, Itσ1), а объем торгов распределяется как N (Itμ2, Itσ2), и модель может быть переписана как:
rt = σ1Itz1t, z1t∈N (0,1) . (3) vt = μ2It + σ2Itz2t, z2t∈N (0,1). (4)
Непосредственно следует соотношение между дисперсией цены и объемом торгов:
Cov (rt2, vt) = σ1μ2Var (It), (5)
и стохастический член в уравнении.4 показывает, что предложенная выше линейная зависимость является только приближением.
Чтобы начать наш анализ, мы рассчитали графики корреляции для взаимосвязи между внешними сигналами и возведенными в квадрат доходностями цены VWAP. Корреляция между возведенными в квадрат доходностями цены и объемом была рассчитана для различных временных лагов временного ряда объема, как показано на Рисунке 3A. У обоих есть пик, когда внешний ряд опережает квадратичную доходность на 1 минуту. Значительная корреляция, то есть нормализованная ковариация между возведенной в квадрат доходностью цены и объемом торгов, указывает примерно на линейную зависимость между волатильностью и двумя прокси для информационного потока (см.3). Результат, который мы получили при использовании спреда спроса и предложения в качестве внешнего сигнала, можно увидеть (рис. 3В), аналогично тому, который мы получили для объема.
РИСУНОК 3 . (A) Квадратная корреляция доходности, взвешенной по объему, и объема. Все значения корреляции статистически значимы ( p -значение ≤ 0,001). Проверка значимости перестановки указывает на отсутствие статистически значимой корреляции между возведенными во времени возведенными в квадрат доходностями цен и рядами объемов. (B) Квадратная корреляция доходности цены, взвешенной по объему, и спреда спроса и предложения.Все значения корреляции статистически значимы ( p -значение ≤ 0,001). Проверка значимости перестановки указывает на отсутствие статистически значимой корреляции между возведенными во времени возведенными в квадрат доходностями цен и рядами объемов.
В Приложении мы строим тот же расчет корреляции для твитов, связанных с криптовалютой (см. Рисунок A2A). Мы не наблюдаем подобной модели корреляции (ковариации), как для сигналов объема и спреда спроса и предложения. Этому может быть несколько причин: 1) большой шум в сигнале Twitter может перекрывать информационный поток w.r.t. сигнал об объеме торгов, 2) линейной зависимости может быть недостаточно, чтобы зафиксировать взаимосвязь, или 3) сигнал Twitter может не содержать достаточного информационного потока, чтобы повлиять на волатильность цен. Если шум i.i.d., то «интегрированный внешний сигнал» I˜ (t) = ∫t − δtItdt должен фильтровать шумовую составляющую. Мы наблюдаем, что более сильная картина корреляции присутствует после того, как ряд Twitter объединен с δ = 30 мин (см. Рис. A2B в приложении), что указывает на то, что в ряду Twitter присутствует сильный шум.
4 Перенос энтропии между информационным потоком и прокси волатильности
Для продолжения мы переходим от линейной зависимости, которая фиксируется корреляцией ρ (rt2, vt), к проверке аргумента нелинейной зависимости между возведенными в квадрат доходностями и внешним информационным потоком, который он сигнализирует ( объем, спред спроса и предложения и Twitter) в причинно-следственной связи rt2 = f (It − 1, rt − 1). В частности, для процесса возврата квадрата цены {rt2} и процесса прокси внешней информации {It} мы вычисляем энтропию переноса (TE) [38].
TEI → r2: = H (rt + 12 | rt2) −H (rt + 12 | rt2, It), (6)
где H (X | Y): = — ∑i, jp (xi, yj) log [p (xi | yj)] обозначает условную энтропию Шеннона. Переносная энтропия — это теоретико-информационная мера, которая является как нелинейной, так и несимметричной, и не требует гауссовского предположения для временных рядов [39]. Несимметрия позволяет различать направление обмена информацией между временными рядами It и rt2. На рисунке 4 мы представляем результаты для передачи энтропии от внешних переменных к квадратам временных рядов возвратов и наоборот.Стационарность ряда проверялась с помощью теста ADF, и гипотеза единичного корня была отклонена с 1% значимостью. Результаты анализа энтропии переноса показывают, что значения являются значимыми, причем наибольшим из них является энтропия переноса от квадрата доходности к объему торгов. Статистическая значимость (значение p ) энтропии переноса была оценена методом начальной загрузки основного марковского процесса [40]. Чтобы учесть конечный размер выборки, мы используем меру эффективной энтропии переноса (ETE):
ETEI → r2 = TI → r2−1M∑m = 1MTI (m) → r2, (7)
где I (m) — м -я перетасованная серия I [41].Мы наблюдаем более сильную передачу информации от сигнала объема и спреда спроса и предложения к квадрату доходности, чем от сигнала Twitter к квадрату доходности. На этом этапе мы делаем вывод, что все внешние сигналы показывают значительную зависимость от прокси для сигнала волатильности, то есть от квадрата доходности.
РИСУНОК 4 . Энтропия передачи (TE) и эффективная энтропия передачи (ETE) между внешними сигналами (Twitter, объем и спред между спросом и предложением) и возведенными в квадрат доходностями (VWAP и доходность средней котировки).Все результаты по переносу энтропии являются статистически значимыми ( p — значение меньше 0,001), дополнительно наличие единичного корня проверяли с помощью расширенного критерия Дики – Фуллера (α = 0,01).
5 Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность с внешним информационным потоком
Используя анализ энтропии переноса, мы обнаружили статистически значимую зависимость между прокси исторической информации и прокси волатильности, но не фактическую функциональную зависимость.Поэтому теперь мы переходим к классу обобщенных авторегрессионных моделей условной гетероскедастичности [6], которые будут описывать процесс возврата цены и дополнять его прокси-сигналом внешнего информационного потока.
Модель GARCH (1,1) обусловливает волатильность ее предыдущим значением и предыдущим значением доходности цены:
rt = μt + εt, εt = σtzt, zt∈N (0,1). (8) σt2 = ω + αεt − 12 + βσt − 12. (9)
Большой коэффициент α указывает на то, что волатильность интенсивно реагирует на движения рынка, в то время как большой β показывает, что влияние большой волатильности медленно исчезает.Волатильность, определенная моделью, отображает кластеризацию волатильности и соответствующее распределение доходности цены лептокуртичными, что согласуется с наблюдениями в реальных данных.
На основе анализа MDH и TE мы сформировали модель GARCHX, добавив прокси для информационного потока It − 1 непосредственно в уравнение волатильности GARCH:
σt2 = ω + αεt − 12 + βσt − 12 + γIt − 1. ( 10)
Мы сравним прогнозы волатильности цен GARCH (1,1) с прогнозами GARCHX (1, 1), чтобы изучить, как информация поглощается на развивающемся рынке криптовалюты Биткойн.
5.1 Волатильность Анализ процессов GARCHX
Мы обращаем внимание на статистическую количественную оценку процессов волатильности GARCH. Для подгонки данных к процессу GARCH и выполнения оценок вне выборки мы используем библиотеку rugarch [42] в R, доступную на CRAN (https://cran.r-project.org/). Помимо расширения GARCH (1,1) до GARCHX (1,1), мы также добавляем экзогенную переменную к моделям eGARCH (1,1), cGARCH (1,1) и TGARCH (1,1), чтобы проверить для улучшения прогнозов волатильности.Уравнения условной дисперсии, соответствующие этим моделям (см. Таблицу 1), являются расширениями уравнения. 5. eGARCH [43] и TGARCH [44] фиксируют асимметрию между положительными и отрицательными шоками, придавая больший вес последним, причем разница между ними заключается в мультипликативном и аддитивном вкладе исторических ценностей, а cGARCH [45] разделяет долгосрочные и краткосрочные компоненты волатильности.
ТАБЛИЦА 1 . Семья ГАРЧ.
Чтобы получить интуитивное представление о том, насколько хорошо модели волатильности GARCH объясняют волатильность, мы регрессируем a⋅σt2 + b по квадрату доходности rt2 [46], где σt2 — это квадратная оценка волатильности GARCH (вне выборки).Затем мы измеряем коэффициент детерминации R2, то есть долю дисперсии зависимой переменной, которую можно спрогнозировать на основе независимой переменной. Мы определяем статистическую значимость с помощью F-теста. Кроме того, мы измеряем коэффициент корреляции Пирсона (PCC) оцененного σt2 и возведенного в квадрат доходности rt2, а также его статистическую значимость, рисунок 5.
Рисунок 5 . Меры вне выборки для процесса волатильности GARCH. В выборке содержится 50 000 точек, а вне выборки — 8 000 точек.Все значения PCC статистически значимы. Статистическая значимость R ² была проверена с использованием F-статистики и удовлетворена для всех значений.
Однако для более точной статистической количественной оценки разницы между моделями и их вариантами GARCHX необходимы более сложные статистические тесты. Для этого мы используем прогнозирующее отрицательное логарифмическое правдоподобие (NLLH) [47].
ℒ˜ = −ln (ℒ (μ1,…, μn, σ1,…, σn)) = — ∑i = 1n (12ln (σi) + 12ln (2π) — (ri − μi) 22σi2). (11)
Мы оценили прогнозирующее отрицательное логарифмическое правдоподобие (NLLH) за период вне выборки.Значения {μi} i = 1n и {σi} i = 1n — это прогнозы модели, а {ri} i = 1n — наблюдаемая доходность цен. Чтобы показать, можно ли считать улучшения значительными, мы использовали тест отношения правдоподобия. В качестве статистики используется натуральный логарифм отношения двух логарифмических правдоподобий:
LR = −2ln (ℒ (θ0) ℒ (θ)). (12)
Поскольку его асимптотическое распределение является χ2-распределением, a p -значение получается с использованием критерия хи-квадрат Пирсона. На рисунке 6 мы видим из значений p , что экзогенные переменные значительно улучшают NLLH для всех моделей, кроме eGARCH, поскольку логарифмическая отдача создается из VWAP.При использовании средних котировок значительное улучшение наблюдается только для GARCH и cGARCH.
РИСУНОК 6 . Результаты теста отношения правдоподобия вне выборки. В выборке содержится 50 000 точек, а вне выборки — 8 000 точек. * Синяя палитра соответствует значению p меньше 0,001. NaN — у некоторых алгоритмов были проблемы с конвергенцией.
Обратите внимание, что для двух моделей с фиксированными параметрами критерий отношения правдоподобия является наиболее мощным тестом при заданном уровне значимости α по лемме Неймана – Пирсона.
Чтобы в дальнейшем проверить надежность выводов на различных образцах, мы выполняем самонастройку. Мы ограничиваем длину в выборке и вне выборки до T = 1000 точек каждый и выборки N = 100 таких блоков с заменой из исходного временного ряда. Затем для каждого блока мы подбираем модель по его сегменту данных в выборке и вычисляем прогнозируемое значение NLLH {ℒ˜i} i = 1N вне выборки.
В уравнении. 11, Mi представляет модель из семейства GARCH {GARCH, cGARCH, eGARCH и TGARCH}, а Mi, j обозначает соответствующее ей расширение GARCHX, где внешний сигнал j∈ {Объем, Twitter, спред спроса и предложения}.Модели Mi и Mi, j будут иметь эмпирические функции распределения ψMi (ℒ˜) и ψMi, j (ℒ˜), соответственно (см. Оценки диаграмм на рисунке 7). Мы вычисляем статистику Колмогорова – Смирнова (KS) между соответствующими эмпирическими прогнозными распределениями NLLH вне выборки:
KSi, j = supℒ˜ | ψMi (ℒ˜) −ψMi, j (ℒ˜) |, (13)
и получить его статистическую значимость. На рисунках 7, 8 мы видим, что модели GARCH и cGARCH демонстрируют значительные улучшения со всеми внешними переменными и обоими определениями цен при начальной проверке устойчивости KS-NLLH.Это неудивительно, поскольку непараметрический тест КС не очень эффективен [48]. Однако существенные различия моделей GARCH и cGARCH позволяют нам подтвердить, что их предсказательная сила является устойчивой в условиях временной начальной загрузки. Наконец, мы берем процесс волатильности GARCH в качестве репрезентативного и выполняем дополнительные проверки устойчивости KS – NLLH с начальной загрузкой на двух дополнительных сегментах (март – апрель 2019 г. и ноябрь – декабрь 2019 г.), и мы видим аналогичные результаты (см. Рис. A3 в приложении).
РИСУНОК 7 .Проверка устойчивости начальной загрузки более N = 100 точек разделения с T = 1000 обучающих точек и T = 1000 тестовых размеров для моделей GARCH и GARCHX. Цена определяется как взвешенная по объему. Выполнен непараметрический критерий Колмогорова – Смирнова на равенство вневыборочных распределений NLLH между моделями GARCH и GARCHX. (A) Тест KS подразумевает значительную разницу для обоих внешних сигналов для модели GARCH. (B) Тест KS не предполагает существенной разницы для внешних сигналов для модели eGARCH. (C) Тест KS не предполагает существенной разницы для обоих внешних сигналов для модели cGARCH. (D) Тест KS не подразумевает существенной разницы для внешних сигналов для модели TGARCH.
РИСУНОК 8 . Проверка устойчивости начальной загрузки более N = 100 точек разделения с T = 1000 обучающих точек и T = 1000 тестовых размеров для моделей GARCH и GARCHX. Цена определяется как средняя котировка. Выполнен непараметрический критерий Колмогорова – Смирнова на равенство вневыборочных распределений NLLH между моделями GARCH и GARCHX. (A) Тест KS подразумевает значительную разницу для обоих внешних сигналов для модели GARCH. (B) Тест KS не предполагает существенной разницы для внешних сигналов для модели eGARCH. (C) Тест KS не предполагает существенной разницы для обоих внешних сигналов для модели cGARCH. (D) Тест KS не подразумевает существенной разницы для внешних сигналов для модели TGARCH.
6 Обсуждение
Хотя теоретические основы воздействия информации на рынки были предложены давно [1, 2], они получили дальнейшее развитие в 1970 году как «слабые», «полусильные» и « сильные »формы гипотезы эффективного рынка [49].Математические модели информационных эффектов продолжали развиваться и в 70-е годы, благодаря предложению гипотезы смешения распределений [4], которая гласит, что динамика доходности цен определяется потоком информации, доступным трейдерам. После роста компьютеризированных систем и доступности эмпирических данных в 80-х годах были предложены более сложные статистические модели, такие как обобщенные авторегрессионные модели условной гетероскедастичности (GARCH) [6] и новостные процессы пуассоновского скачка [7] с постоянной интенсивностью.Более того, исследования 2000-х годов обобщили новостные процессы пуассоновских скачков, введя изменяющиеся во времени эффекты скачков, подтверждая их статистическими данными об изменении во времени распределения размеров скачков [8, 9].
В этой статье мы проанализировали влияние потока информации на рынок обмена криптовалюты Биткойн, возникшего с внедрением технологии блокчейн в 2008 году [11]. Хотя объем торгов на крупнейших криптовалютных рынках за последние 10 лет вырос в геометрической прогрессии, исследования по количественной оценке их (не) эффективности продолжаются [50, 51].Мы сосредоточились на Биткойне, крупнейшей криптовалюте в мире. рыночной капитализации, и использовали надежные данные о доходности цен, торговом объеме и спреде спроса и предложения с биржевого рынка Bitfinex [52] с поминутной детализацией. Ценовая отдача была рассчитана с использованием двух разных определений, VWAP и средней котировки, чтобы учесть возможный шум рыночной микроструктуры. Другой причиной, по которой мы сконцентрировались на Биткойне, была доступность данных, связанных с Twitter [36]. Мы использовали сигналы социальных сетей из Twitter, объем торгов и спред между спросом и предложением на рынке Биткойн в качестве прокси для потока информации вместе с процессами семейства GARCH [53] для количественной оценки силы прогнозирования волатильности цен.
Мы начали анализ с использования недавно разработанных непараметрических теоретико-информационных мер энтропии переноса [38, 40, 41], чтобы подтвердить нелинейную взаимосвязь между экзогенным представителем информации (объемом торгов, спредом между спросом и предложением и твитами, связанными с криптовалютами) и возведенная в квадрат доходность цен (показатель волатильности). В дальнейшем мы провели обширные эксперименты со следующими моделями: GARCH, eGARCH, cGARCH и TGARCH с данными о ценовых доходах на минутном уровне, объемом Twitter, данными об объеме обмена и спредом между спросом и предложением.Наша процедура тестирования состояла из многоэтапных статистических проверок: 1) измерения R2 вне выборки и корреляции Пирсона, 2) измерения предиктивного правдоподобия вне выборки с тестом отношения правдоподобия по 8000 точкам, и 3) начальные измерения предиктивного правдоподобия. с непараметрическим критерием Колмогорова – Смирнова. С точки зрения прогнозирования нелинейной параметрической модели GARCH мы обнаружили, что экзогенный прокси для информационного потока значительно улучшает прогнозы минутной волатильности вне выборки для моделей GARCH и cGARCH [54].Неудивительно, что базовая модель GARCH превосходит более продвинутые модели [46, 55], такие как eGARCH [43] и TGARCH [44], по данным вне выборки. Кроме того, в предыдущем исследовании [18] было обнаружено, что модель cGARCH на рынке биткойнов дает наилучшие результаты в отношении ежедневной доходности в выборке.
Наконец, мы взяли модель GARCH и применили бутстреппинг к двум дополнительным сегментам (март – апрель 2019 г. с 38 000 точек и ноябрь – декабрь 2019 г. с 52 000 точек), и мы видим, что наши наблюдения все еще остаются в силе (см. Рис. A3 в приложении).Для будущей работы мы оставим сосредоточение на других криптовалютах и анализе вторичных эффектов межрыночной волатильности, в которых различные режимы рыночного поведения могут быть изучены отдельно.
Заявление о доступности данных
Для доступа к данным, пожалуйста, свяжитесь с соответствующим автором по адресу [email protected].
Вклад авторов
IB проводил эксперименты, NA-F контролировал исследование, оба автора проанализировали результаты и написали рукопись.
Финансирование
NA-F выражает признательность за финансовую поддержку SoBigData ++ через грантовое соглашение №871042. IB выражает признательность за исследовательский визит SoBigData TransNational Access и частичную поддержку со стороны Центра передового опыта QuantiXLie, проекта, софинансируемого правительством Хорватии и Европейским союзом через Европейский фонд регионального развития — Оперативная программа конкурентоспособности и сплоченности (грант KK.01.1. 1.01.0004, стихийный лидер НП).
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Благодарности
Мы хотели бы поблагодарить Тиан Го и Фабрицио Лилло за полезные обсуждения.
Приложение
РИСУНОК A1 . Автокорреляция доходности цен. Автокорреляция первого порядка доходности средней котировки значительно меньше, чем автокорреляция доходности цены, взвешенной по объему, что указывает на меньший уровень микроструктурного шума при доходности средней котировки. Доверительный интервал.
РИСУНОК A2 . (A) Корреляция между возведенной в квадрат доходностью цены и объемом Twitter.Проверка значимости перестановки указывает на отсутствие статистически значимой корреляции между возведенными во времени возведенными в квадрат доходностями цен и временными рядами Twitter. (B) Корреляция между возведенной в квадрат доходностью цены и интегрированным объемом Twitter (в течение 30-минутного скользящего окна). Этот тест используется только для проверки того, фильтрует ли интегрирующий оператор шум. Корреляция между возведенными в квадрат доходностями цен и временными рядами Twitter. Все значения корреляции статистически значимы ( p -значение ≤0.001).
РИСУНОК A3 . Проверка устойчивости начальной загрузки более N = 100 точек разделения с T = 1000 обучающих точек и T = 1000 точек в размере теста для моделей GARCH и GARCHX. Выполнен непараметрический критерий Колмогорова – Смирнова на равенство вневыборочных распределений NLLH между моделями GARCH и GARCHX. (A) Тест KS подразумевает значительную разницу для всех внешних сигналов для модели GARCH в период с 3 ноября 2019 г. по 9 декабря 2019 г. с 52 000 наблюдений. (B) Тест KS подразумевает значительную разницу для всех внешних сигналов для модели GARCH в период с 18 марта 2019 г. по 9 апреля 2019 г. с 38000 наблюдений.
Список литературы
1. Башелье Л. Теория спекуляции Луи Башелье: истоки современных финансов . Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета (2011). doi: 10.1515 / 9781400829309
CrossRef Полный текст
3. Стэнли Х., Мантенья Р. Введение в эконофизику .Кембридж: Издательство Кембриджского университета (2000).
4. Кларк ПК. Подчиненная модель случайного процесса с конечной дисперсией спекулятивных цен. Econometrica (1973) 41 (1): 135. doi: 10.2307 / 1913889
CrossRef Полный текст | Google Scholar
5. Engle RF. Авторегрессионная условная гетероскедастичность с оценками дисперсии инфляции Соединенного Королевства. Econometrica (1982) 50: 987–1007. doi: 10.2307 / 1
3
CrossRef Полный текст | Google Scholar
6.Боллерслев Т. Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность. J Econom (1986) 31 (3): 307–27. doi: 10.1016 / 0304-4076 (86)-1
CrossRef Полный текст | Google Scholar
7. Джорион П. О скачкообразных процессах на валютном и фондовом рынках. Rev Financ Stud (1988) 1 (4): 427–45. doi: 10.1093 / rfs / 1.4.427
CrossRef Полный текст | Google Scholar
8. Chan WH, Maheu JM. Условная скачкообразная динамика доходности фондового рынка. J Business Econ Stat (2002) 20 (3): 377–89.doi: 10.1198 / 073500102288618513
CrossRef Полный текст | Google Scholar
9. Maheu JM, McCurdy TH. Компоненты поступления новостей, динамики скачка и волатильности для доходности отдельных акций. J Finance (2004) 59 (2): 755–93. doi: 10.1111 / j.1540-6261.2004.00648.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
10. Чуен Д. Справочник по цифровой валюте: Биткойн, инновации, финансовые инструменты и большие данные . Амстердам: Academic Press (2015). DOI: 10.1016 / C2014-0-01905-3
CrossRef Полный текст
12. Гандал Н., Хамрик Дж., Мур Т., Оберман Т. Манипуляции ценами в экосистеме Биткойн (2017). Документы для обсуждения CEPR 12061.
Google Scholar
13. Ciaian P, Rajcaniova M, Kancs d. А. Экономика ценообразования биткойнов. Appl Econ (2016) 48: 1799–815. doi: 10.1080 / 00036846.2015.1109038
CrossRef Полный текст | Google Scholar
14. Cheah E-T, Фрай Дж. Спекулятивные пузыри на рынках биткойнов? Эмпирическое исследование фундаментальной ценности биткойна. Econ Lett (2015) 130: 32–6. doi: 10.1016 / j.econlet.2015.02.029
CrossRef Полный текст | Google Scholar
18. Кациампа П. Оценка волатильности биткойнов: сравнение моделей GARCH. Econ Lett (2017) 158: 3–6. doi: 10.1016 / j.econlet.2017.06.023
CrossRef Полный текст | Google Scholar
19. Гуо Т., Бифет А., Антулов-Фантулин Н. «Прогнозирование волатильности биткойнов с учетом заказов на покупку и продажу», 2018 г. IEEE Int Conf Data Mining (Icdm) ноябрь (2018) 989– 94.doi: 10.1109 / ICDM.2018.00123
CrossRef Полный текст | Google Scholar
20. Рон Д., Шамир А. Количественный анализ полного графика транзакций биткойнов. В: Международная конференция по финансовой криптографии и безопасности данных . Спрингер (2013). п. 6–24. doi: 10.1007 / 978-3-642-39884-1_2
CrossRef Полный текст | Google Scholar
21. ЭльБахрави А., Алессандретти Л., Кандлер А., Пастор-Саторрас Р., Барончелли А. Эволюционная динамика рынка криптовалют, Р.Soc. Open Sci. R Soc Open Sci (2017) 4 (11): 170623. doi: 10.1098 / rsos.170623
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
22. Антулов-Фантулин Н., Толик Д., Пискорец М., Ц. З., Воденска И. Вывод индикаторов краткосрочной волатильности из цепочки блоков биткойнов. В: Сложные сети и их приложения VII . Чам: Springer International Publishing (2019). п. 508–20. doi: 10.1007 / 978-3-030-05414-4_41
CrossRef Полный текст | Google Scholar
23.Хейс А., «Формирование стоимости криптовалюты: эмпирический анализ, ведущий к модели стоимости производства для оценки биткойнов» (2015). Телематика и информатика, готовится к печати, доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=2648366,
Google Scholar
27. Ли TR, Chamrajnagar AS, Fong XR, Rizik NR, Fu F. Альтернативные колебания цен на криптовалюту с использованием модели дерева градиентного повышения (2018). Документы 1805.00558, arXiv.org.
Google Scholar
28.Kim YB, Kim JG, Kim W, Im JH, Kim TH, Kang SJ и др. Прогнозирование колебаний транзакций с криптовалютой на основе комментариев и ответов пользователей. PloS one (2016) 11. doi: 10.1371 / journal.pone.0161197
PubMed Реферат | CrossRef Полный текст | Google Scholar
31. Наими В., Хаддад О., Фернандес-Авилес Дж., Эль-Хури Р. Прогностическая способность моделей типа Гарча при измерении волатильности криптовалют и мировых валют. PLOS ONE (2021) 16 (1): e0245904–17.doi: 10.1371 / journal.pone.0245904
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
36. Бек Дж., Хуанг Р., Линднер Д., Гуо Т., Се З., Хелбинг Д. и др. Анализ сигналов социальных сетей для получения новостей о криптовалюте. В: Сопутствующие материалы конференции World Wide Web 2019 года (2019). п. 1051–4.
Google Scholar
37. Таухен Г.Е., Питтс М. Взаимосвязь колебания цен и объема на спекулятивных рынках. Econometrica (1983) 51 (2): 485–505.doi: 10.2307 / 1
2
CrossRef Полный текст | Google Scholar
40. Dimpfl T, Peter FJ. Использование энтропии переноса для измерения информационных потоков между финансовыми рынками. Stud Nonlinear Dyn Econom (2013) 17 (1): 85–102. doi: 10.1515 / snde-2012-0044
CrossRef Полный текст | Google Scholar
41. Маршински Р., Канц Х. Анализ информационных потоков между финансовыми временными рядами. Eur Phys J B (2002) 30 (2): 275–81. doi: 10.1140 / epjb / e2002-00379-2
CrossRef Полный текст | Google Scholar
42.Галанос А., Ругарх: Одномерные модели GARCH . , (2020), версия пакета r 1.4-4.
Google Scholar
43. Nelson DB. Условная гетероскедастичность доходности активов: новый подход. Econometrica (1991) 59 (2): 347–70. doi: 10.2307 / 2938260
CrossRef Полный текст | Google Scholar
44. Zakoian J-M. Пороговые гетероскедастические модели. J Econ Dyn Control (1994) 18 (5): 931–55. doi: 10.1016 / 0165-1889 (94) -6
CrossRef Полный текст | Google Scholar
45.Ли Дж., Энгл Р. Модель постоянных и переходных компонентов волатильности доходности акций. В: WJ Granger Cointegration, Causality And Forecasting: Festschrift In Honor Of Clive (1999). п. 475–97.
Google Scholar
46. Андерсен Т.Г., Боллерслев Т. Отвечая скептикам: Да, стандартные модели волатильности дают точные прогнозы. Int Econ Rev (1998) 39: 885–905. doi: 10.2307 / 2527343
CrossRef Полный текст | Google Scholar
47.Ву Й., Эрнандес-Лобато Дж. М., Гахрамани З. Гауссовская модель волатильности процесса. В: NIPS (2014). п. 1044–52.
Google Scholar
48. Мароцци М. Одновременные непараметрические тесты для определения местоположения и масштабирования: сравнение нескольких методов. Commun Stat — Simulation Comput (2013) 42 (6): 1298–317. doi: 10.1080 / 03610918.2012.665546
CrossRef Полный текст | Google Scholar
49. Fama EF. Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических исследований. J. Finance (1970) 25 (2): 383. doi: 10.2307 / 2325486
CrossRef Полный текст | Google Scholar
50. Тран В.Л., Лейрвик Т. Эффективность рынков криптовалют, Finance Res Lett , 35 (2019). п. 101382. doi: 10.1016 / j.frl.2019.101382
CrossRef Полный текст | Google Scholar
51. Кристофек Л., Восврда М. Рейтинг эффективности рынка криптовалют: не так однозначно. Physica A: Stat Mech its Appl (2019) 531: 120853.doi: 10.1016 / j.physa.2019.04.089
CrossRef Полный текст | Google Scholar
54. Engle RF, Sokalska ME. Прогнозирование волатильности на фондовом рынке США в течение дня. Мультипликативная составляющая Гарха. J Financial Econom (2012) 10 (1): 54–83. doi: 10.1093 / jjfinec / nbr005
CrossRef Полный текст | Google Scholar
55. Джафари Г. Р., Бахраминасаб А., Норуззаде П. Почему стандартная модель Гарча (1, 1) работает хорошо? Int J Mod Phys C (2007) 18 (07): 1223–30.doi: 10.1142 / s0129183107011261
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Стоимость Биткойна снова растет. Но для большинства криптотрейдеров это не имеет значения.
Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору.
Поскольку Биткойн недавно достиг максимумов, невиданных с первой половины 2021 года, комментарии вокруг Биткойна и других криптовалют — куда все это пойдет?
Отражая безумие, которое доминировало в рыночных разговорах в первом квартале 2021 года, этот разговор является как логическим результатом быстрого роста цен, так и, во-вторых, чем-то, что затмевает более существенные изменения, происходящие в сфере блокчейнов и криптоактивов.
Больше, чем оценка биткойнов
Один конкретный момент, который подчеркивает этот парадокс, заключается в том, что по мере того, как цены на криптовалютном рынке продолжают расти и приближаться к рекордным максимумам, контроль со стороны регулирующих органов продолжает усиливаться практически во всех юрисдикциях.
Хотя особенности варьируются от страны к стране — от запретов до более приветливых инициатив и осторожного аналитического подхода — чем быстрее и выше движется криптовалюта, тем более пристальным вниманием оказывается пространство. Подробнее об этом позже.
Еще один момент, который следует выделить, заключается в том, что это чрезмерное внимание только к цене фактически подрывает первоначальное представление о криптовалюте; который будет использоваться в качестве валюты. Если участники рынка сосредоточены исключительно на уровне цен и полагают, что со временем они будут расти, зачем это использовать в транзакционных целях?
Другими словами, каким бы захватывающим и динамичным ни было отслеживание цен на биткойны и другие криптовалюты на ежедневной или ежечасной основе, это упускает суть.
Блокчейн и криптоактивы вышли далеко за рамки тех дней, когда их считали «Интернетом» или «фальшивыми» деньгами, поэтому кажется уместным, что обсуждение и анализ криптовалюты должны развиваться далеко за рамки простого наблюдения за уровнями цен.
Давайте углубимся в некоторые из тенденций, которые на самом деле способствуют более широкому внедрению, и да, более высоким ценам на биткойны и другие криптоактивы.
Биткойн — это актив
Получение того, что может быть воспринято некоторыми как наиболее противоречивый фактор, заключается в том, что Биткойн все больше не считается валютой или альтернативой валютой на рынке.
Сюда входят — что довольно очевидно — политики и регулирующие органы, а также действия, предпринимаемые участниками из частного сектора.Первоначальный ажиотаж и инвестиции в Биткойн и другие криптовалюты в 2016 и 2017 годах могли быть вызваны в первую очередь розничными инвесторами, поскольку учреждения высмеивали идею «Интернет-денег», но это повествование резко изменилось.
Поскольку учреждения стремятся защитить от инфляционных рисков, застраховаться от девальвации валюты и иметь буфер против геополитической нестабильности, Биткойн все чаще рассматривается как отдельный класс активов.
Как ни странно, то, что их рассматривают как актив, а не как средство обмена, и их покупают и удерживают крупные традиционные финансовые институты, были движущими силами непрерывного роста биткойнов в течение последних 12–24 месяцев.
Эта тенденция резко контрастирует с первоначальной идеей Биткойна о нарушении работы посредников и устранении таких институтов.
Крипто-регулирование — это хорошо?
Не углубляясь в конкретные правила, поскольку они будут довольно сильно отличаться от юрисдикции к юрисдикции, верен следующий общий момент.
Субъекты и участники частного сектора обычно не выступают за усиление регулирования, соблюдения требований или налоговой политики.Это вполне разумная позиция.
Налоги и соблюдение нормативных требований являются бременем для всех организаций в любом конкретном секторе, но особенно обременительны для небольших организаций или новичков в этой сфере. Это в равной степени верно в отношении блокчейнов и криптоактивов.
Сделав шаг назад, можно увидеть лучшую сторону, которая связана с этим усилением нормативных требований и мер по обеспечению соответствия — устранение регуляторной угрозы существованию.
С тех пор, как на рынке появились биткойны и другие криптовалюты, налицо постоянный скрытый страх и опасения по поводу того, запретят ли регуляторы в конечном итоге эти финансовые инструменты.
Какими бы болезненными и обременительными ни были налоги и соблюдение нормативных требований, тот факт, что регулирующие органы все чаще относятся к криптовалюте, как к любому другому финансовому инструменту, сигнализирует о том, что риск быть полностью заблокированным практически полностью устранен.
Смарт-контракты, NFT и DeFi
Снова легко наблюдать за колебаниями Биткойна, все еще лидера сектора криптоактивов, и предполагать, что это главная — если не единственная — история, которую стоит наблюдать в космосе. .
Сосредоточение внимания только на Биткойне могло быть уместным в 2016 или 2017 году, но по мере того, как 2020 год превратился в 2021 год, мы увидели, насколько сложным и обширным стало это пространство.
Ethereum (Ether) занял лидирующие позиции во многих отношениях, выступая в качестве базовой платформы для смарт-контрактов, невзаимозаменяемых токенов (NFT) и децентрализованных финансовых приложений (DeFi).
Эти новые приложения привели к дальнейшему развитию аффилированных приложений, которые позволяют пользователям генерировать потоки доходов, создавать новые активы и более полно участвовать в криптоэкономике.
Фактически, некоторые предполагают, что эфир может однажды обогнать Биткойн как самую ценную криптовалюту благодаря событию, известному как «флиппенинг».
Принятие в национальное государство
Сальвадор, возможно, получил самые громкие заголовки летом 2021 года, когда президент Найиб Букеле объявил, что страна начнет использовать и рассматривать биткойн как законное платежное средство всего через несколько месяцев.
С приближением этой даты другие страны последовали ее примеру, и политики во многих других странах активно выражали поддержку либо принятию биткойна в качестве законного платежного средства, либо более широкому внедрению криптовалюты в экономике.Постоянная поддержка и участие национальных государств (или даже просто политиков) — это колоссальный шаг вперед для отрасли.
Цифровые валюты центральных банков (CBDC) могут стать конкурентом биткойнов и других криптоактивов, но предсказывает ли это гибель сектора? Напротив, большее количество криптоактивов, которые выйдут на рынок, будет только способствовать большему пониманию, принятию и использованию.
Криптовалюта уже давно ассоциируется с нестабильностью цен, резким скачком и даже более разрушительным падением цен.Все это, безусловно, является отличным заголовком и даже лучшим освещением новостей, но затмевает более важные тенденции и истории, которые действительно движут сектором вперед.
По мере того, как блокчейн и пространство криптоактивов продолжают созревать, развиваться и становиться более дифференцированным, стоит взглянуть вокруг, понять, что Биткойн — это только начало, и посмотреть на тенденции, которые определят будущее этого пространства.
Моделирование динамики цен на биткойны с помощью теории системной динамики | by GeertJanCap
Теоретическая основа для множественного термокэпа
Кажется разумным рассматривать этот мультипликатор как основной ценовой механизм.Если рыночная капитализация более чем в 50 раз превышает капитализацию каждого майнера, имеет смысл начать продавать. Поэтому можно предположить, что это причина ценового давления. По сути, множественные различия сравнивают инвесторов и майнеров. Майнер работает по корпоративной структуре: обычно у него есть баланс с долгами, амортизацией и постоянными затратами. Отчет о прибылях и убытках посвящен денежным потокам, прибыли и текущим расходам. Однако инвестор в основном работает с долгосрочным горизонтом, с меньшими текущими расходами (количество сотрудников) и без долгов.На самом деле он владеет биткойнами. Эти инвесторы включают HODL-ers, а с недавнего времени такие компании, как MicroStrategy и Square.
Thermocap Multiple сравнивает решения горнодобывающего бизнеса с решениями, принятыми инвесторами.
Зачем использовать Thermocap для исследования динамики цен на биткойны?
· Показывает наличие пузыря в цене с очень высоким отношением сигнал / шум.
· На линейной шкале четко показаны все периоды ценовых пузырей.В отличие от часто используемой области цены и времени биткойна, нет необходимости отображать соотношение ThermoCap в логарифмической шкале.
· Позволяет сравнивать пики пузырьков.
· Похоже, показывает относительно постоянное значение мультипликатора для «здоровых» уровней цен.
· И наконец: похоже, он позволяет моделировать динамику цен на биткойны с помощью динамических систем второго порядка.
Гипотеза
Совокупное поведение всех участников рынка Биткойн представляет собой динамическую систему.Множественный график ThermoCap можно рассматривать как реакцию этой динамической системы. Этот отклик может быть согласован с общим решением ступенчатой характеристики от сверхдемпфированной динамической системы . То, что волнует динамика цены биткойнов, не является предметом данной статьи.
Динамические системы, описываемые дифференциальными уравнениями второго порядка
Примерами таких систем являются «цепь резистор-индуктор-конденсатор» и система «масса-пружина-демпфер».Их можно описать дифференциальным уравнением 2-го порядка. Подобные модели широко используются в системной динамике и управлении, а также в машиностроении и электротехнике. Дифференциальные уравнения 2-го порядка иногда используются и в экономических публикациях.
Пример (1): динамическая система: электрическая цепь
Электрическая цепь, схематическое представление
Вышеупомянутая электрическая цепь может быть описана как:
, где R = резистор, L = индуктор, C = конденсатор.
Пример (2): система масса-пружина-демпфер.
Эта простая система демпфера с пружиной массы точно описывается следующим дифференциальным уравнением:
где m = масса, c = демпфер, k = пружина.
Схема массы, пружины и демпфера. В этой модели учитывается только одно направление (степень свободы).
Масса влияет на систему своей инерцией, демпфер реагирует противодействием, когда скорость превышает 0, и пружина создает силу, когда смещение превышает 0.
Аналитическое решение реакции на возбуждение
Реакцию системы на возбуждение можно описать следующим образом.

conspi.ru - Конспирология - Теория заговора

Курс биткоина превышал $66 тыс. :: РБК.Крипто

Цена биткоина за несколько минут рухнула на 10% | Валютный рынок

Очередное падение

Крипта дешевеет

Опыт есть

Американский след

Bitcoin выше $2500 // Смотрим

Курс биткоина приближается к психологическому максимуму — УНИАН

Автор модели Stock-to-Flow признал несостоятельность «наихудшего» сценария для биткоина

Изучение динамики цены Биткойна: подход байесовских структурных временных рядов

Динамические вторичные эффекты между временной структурой процентных ставок, биткойнов и валют-убежищ | Финансовые инновации

Статический анализ связности полной выборки

Динамический анализ

Понимание динамики цен на биткойны

Как узнать текущую цену биткойнов?

Почему важен объем?

Почему торговая деятельность важна для биткойнов?

Заключительные замечания

Frontiers | Изменяющаяся во времени волатильность на рынке биткойнов и информационный поток с минутной частотой

1 Введение

2 Данные

3 Гипотеза о смешанном распределении

4 Перенос энтропии между информационным потоком и прокси волатильности

5 Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность с внешним информационным потоком

5.1 Волатильность Анализ процессов GARCHX

6 Обсуждение

Заявление о доступности данных

Вклад авторов

Финансирование

Конфликт интересов

Благодарности

Приложение

Список литературы

Стоимость Биткойна снова растет. Но для большинства криптотрейдеров это не имеет значения.

Больше, чем оценка биткойнов

Биткойн — это актив

Крипто-регулирование — это хорошо?

Принятие в национальное государство

Моделирование динамики цен на биткойны с помощью теории системной динамики | by GeertJanCap

Добавить комментарий Отменить ответ