Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/95379
Title: Multifractality in bitcoin
Other Titles: Multifractalidade na bitcoin
Authors: Vaz, Cristiana Filipa Teixeira
Orientador: Sebastião, Hélder Miguel Correia Virtuoso
Pascoal, Rui Armando Pardal Silva
Keywords: bitcoin; multifractalidade; eficiência; MF-DFA; Inferência Estatística; bitcoin; multifractality; efficiency; MF-DFA; Statistical Inference
Issue Date: 30-Apr-2021
Serial title, monograph or event: Multifractality in bitcoin
Place of publication or event: Departamento de Matemática da Universidade de Coimbra
Abstract: A criptomoeda mais antiga e mais atrativa é a bitcoin. Desde o seu lançamento em 2009, tem prosperado, atraindo a atenção de investidores, reguladores e do público em geral. A sua dinâmica de preços, caracterizada por extrema volatilidade, saltos e apreciações impressionantes, fazem da bitcoin um ativo diferente dos já existentes no mercado financeiro, atraindo também a atenção da academia. O objetivo desta dissertação é examinar a fractalidade no mercado do bitcoin. Esta não é uma questão nova, mas pretendemos obter uma visão mais clara e abrangente, através da aplicação da Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) e de um Multifractal Regime Detecting Method (MRDM) numa configuração de alta frequência. Estas técnicas foram aplicadas aos retornos minuto-a-minuto da bitcoin da Bitstamp, de Janeiro de 2013 a Julho de 2020, e a dois outros conjuntos de dados constituídos por retornos horários e diários de sete casas de câmbio on-line (Bitfinex, Bitstamp, Cexio, Coinbase, Exmo, Gemini e Kraken), para os anos de 2018-2020 e 2017 2020, respetivamente. Os nossos resultados apontam para a existência de fortes indícios de que os retornos 1-minutoapresentam multifractalidade, tendo as flutuações menores comportamentos persistentes, enquanto as flutuações maiores são anti-persistentes. Esta multifractalidade provém da existência de correlações de longo prazo significativas, que lançam algumas dúvidas sobre a eficiência informacional da bitcoin. Mas principalmente a multifractalidade provém da distribuição de caudas largas, o que realça o elevado nível de risco a que os investidores estão sujeitos neste mercado. A multifractalidade está principalmente presente durante 2017, e no final de 2018 e início de 2019. A comparação entre as casas de câmbio mostra resultados semelhantes a uma frequência horária, nomeadamente que há persistência nas pequenas flutuações e anti-persistência nas grandes flutuações. Embora a multifractalidade provenha principalmente da distribuições com caudas largas, a eficiência do mercado pode ser baixa devido a correlações de longo prazo significativas. Não houve um padrão visível que relacionasse a multifractalidade e a eficiência com o volume de transação das casas de câmbio. Numa frequência diária observa-se uma relação direta entre multifractalidade e ineficiência com iliquidez (medida pelo volume de comércio). Surpreendentemente, a uma frequência diária, a principal fonte de multifractalidade não são as distribuições com cauda largas, mas sim as correlações de longo prazo.Esta complexidade coloca em perspetiva que, embora a bitcoin tenha o potencial de atração alongo prazo e de valorização crescente, está também sujeita a uma instabilidade não trivial a curto prazo.
Bitcoin is oldest and most attractive cryptocurrency. Since its launch in 2009, it has thrived,attracting the attention of investors, regulators and the public in general. Its price dynamics, characterized by extreme volatility, severe jumps and impressive appreciation as made bitcoin a different asset from those already existing in the financial market, attracted also the academia attention. The purpose of this dissertation is to examine fractality in the bitcoin market. This is not a new issue, however we intend to get a more clear and comprehensive overview, by applying the Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) and an Multifractal Regime Detecting Method (MRDM) in a high frequency setup. These techniques were applied to 1-min bitcoin returns of Bitstamp, from January 2013 to July 2020, and two other data sets constituted by hourly and daily returns of seven online exchanges (Bitfinex, Bitstamp, Cexio, Coinbase, Exmo, Gemini and Kraken), for the years of 2018-2020 and 2017-2020, respectively. Our results point out that there is strong evidence that 1-min returns present multifractality, with smaller fluctuations being persistent behavior, while larger fluctuations being anti-persistent. This multifractality comes from the existence of significant long-range correlations, which cast some doubts on the informational efficiency of bitcoin at this frequency. But mainly multifractality comes from fat-tails distribution, which highlights the high level of risk that investors are subjected to in this market. Multifractality is mainly present during 2017, and in late 2018 and earlier 2019. The comparison between exchanges show similar results at hourly frequency, namely that there ispersistence in small fluctuations and anti-persistence in large fluctuations. Although multifractality mainly comes from fat-tail distribution, market efficiency may be low due to significant long-range correlations. There was no visible pattern relating multifractality and efficiency with the trading volume of those exchanges. At a daily frequency one observe a direct relationship between multifractality and inefficiencywith illiquidity (measured by trading volume). Surprisingly, at a daily frequency the main source of multifractality is not fat-tail distributions but instead the long-run correlations. This complexity puts into perspective that although bitcoin has the potential for long-run attractiveness and increasing valuation, it is also subjected to a non-trivial short-run instability.
Description: Dissertação de Mestrado em Métodos Quantitativos em Finanças apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/95379
Rights: openAccess
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