Crypto-monnaie

Des séries chronologiques de rendements de prix pour 80 des crypto-monnaies les plus liquides répertoriées sur Binance sont étudiées pour détecter la présence de corrélations croisées sans tendance. Une analyse spectrale de la matrice de corrélation sans tendance et une analyse topologique des arbres couvrants minimaux calculés sur la base de cette matrice sont appliquées pour différentes positions d'une fenêtre mobile. Les crypto-monnaies deviennent plus fortement corrélées entre elles qu’auparavant. Les corrélations croisées moyennes augmentent avec le temps sur une échelle de temps spécifique d'une manière qui ressemble à l'amplification de l'effet Epps lorsqu'on passe du passé au présent. Les arbres couvrants minimaux changent également de topologie et, pour les échelles de temps courtes, ils deviennent plus centralisés avec l'augmentation des degrés de nœuds maximaux, tandis que pour les échelles de temps longues, ils deviennent plus distribués, mais aussi plus corrélés en même temps. Outre les dépendances inter-marchés, les corrélations croisées sans tendance entre le marché des cryptomonnaies et certains marchés traditionnels, comme les marchés boursiers, les marchés des matières premières et le Forex, sont également analysées. Le marché des cryptomonnaies présente des niveaux plus élevés de corrélations croisées avec les autres marchés au cours des mêmes périodes de turbulences, au cours desquelles il est lui-même fortement corrélé.

Points clés: 

Marchés financiers; crypto-monnaies ; analyse multi-échelle ; corrélations croisées sans tendance ; arbre couvrant minimal ; COVID 19

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