Criptomoneda

Se investigan series temporales de rendimientos de precios de 80 de las criptomonedas más líquidas que figuran en Binance para detectar la presencia de correlaciones cruzadas sin tendencia. Se aplica un análisis espectral de la matriz de correlación sin tendencia y un análisis topológico de los árboles de expansión mínimos calculados en base a esta matriz para diferentes posiciones de una ventana móvil. Las criptomonedas se correlacionan entre sí más fuertemente que antes. Las correlaciones cruzadas promedio aumentan con el tiempo en una escala de tiempo específica de una manera que se asemeja a la amplificación del efecto Epps cuando se pasa del pasado al presente. Los árboles de expansión mínima también cambian su topología y, para las escalas de tiempo cortas, se vuelven más centralizados a medida que aumentan los grados máximos de nodos, mientras que para las escalas de tiempo largas se vuelven más distribuidos, pero también más correlacionados al mismo tiempo. Además de las dependencias entre mercados, también se analizan las correlaciones cruzadas entre el mercado de criptomonedas y algunos mercados tradicionales, como los mercados de valores, los mercados de materias primas y Forex. El mercado de las criptomonedas muestra niveles más altos de correlaciones cruzadas con los otros mercados durante los mismos períodos turbulentos, en los que él mismo tiene una fuerte correlación cruzada.

Puntos clave: 

mercados financieros; CRIPTOMONEDAS; análisis multiescala; correlaciones cruzadas sin tendencia; árbol de expansión mínimo; COVID-19

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