Criptovaluta

Le serie temporali dei rendimenti dei prezzi per 80 delle criptovalute più liquide quotate su Binance vengono analizzate per verificare la presenza di correlazioni incrociate detrend. Un'analisi spettrale della matrice di correlazione detrended e un'analisi topologica degli spanning tree minimi calcolati sulla base di questa matrice vengono applicate per diverse posizioni di una finestra in movimento. Le criptovalute diventano più fortemente correlate tra loro rispetto a prima. Le correlazioni incrociate medie aumentano con il tempo su una scala temporale specifica in un modo che ricorda l'amplificazione dell'effetto Epps quando si passa dal passato al presente. Gli spanning tree minimi cambiano anche la loro topologia e, per le scale temporali brevi, diventano più centralizzati all'aumentare dei gradi massimi dei nodi, mentre per le scale temporali lunghe diventano più distribuiti, ma allo stesso tempo anche più correlati. Oltre alle dipendenze tra mercati, vengono analizzate anche le correlazioni incrociate tra il mercato delle criptovalute e alcuni mercati tradizionali, come i mercati azionari, i mercati delle materie prime e il Forex. Il mercato delle criptovalute mostra livelli più elevati di correlazioni incrociate con gli altri mercati durante gli stessi periodi turbolenti, in cui esso stesso è fortemente correlato.

Punti chiave: 

mercati finanziari; criptovalute; analisi multiscala; correlazioni incrociate detrend; albero di copertura minimo; COVID 19

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