Abstrait:

Cette étude examine la série chronologique des rendements des prix de 80 des crypto-monnaies les plus liquides répertoriées sur Binance afin d'identifier la présence de corrélations croisées sans tendance. En utilisant l'analyse spectrale de la matrice de corrélation sans tendance et l'analyse topologique des arbres couvrants minimaux calculés à partir de cette matrice, nous analysons diverses positions dans une fenêtre mobile. Les résultats indiquent que les crypto-monnaies sont devenues de plus en plus corrélées au fil du temps. Les corrélations croisées moyennes augmentent sur des échelles de temps spécifiques, ressemblant à l’amplification de l’effet Epps du passé au présent. La topologie des arbres couvrants minimaux évolue également, devenant plus centralisée avec des degrés de nœuds maximaux plus élevés sur des échelles de temps courtes, et plus distribuée tout en restant fortement corrélée sur des échelles de temps longues. En outre, l’étude explore les corrélations croisées sans tendance entre le marché des cryptomonnaies et les marchés traditionnels tels que les marchés boursiers, des matières premières et du Forex. On observe que le marché des cryptomonnaies présente des niveaux plus élevés de corrélation croisée avec ces marchés traditionnels pendant les périodes de turbulences, ce qui coïncide avec une augmentation des corrélations croisées internes.

Points clés:

- Marchés financiers

- Crypto-monnaies

- Analyse multi-échelle

- Corrélations croisées sans tendance

- Arbre couvrant minimal

- COVID 19

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