In relation to the traditional financial markets, the cryptocurrency market is a recent invention and the trading dynamics of all its components are readily recorded and stored. This fact opens up a unique opportunity to follow the multidimensional trajectory of its development since inception up to the present time. Several main characteristics commonly recognized as financial stylized facts of mature markets were quantitatively studied here. In particular, it is shown that the return distributions, volatility clustering effects, and even temporal multifractal correlations for a few highest-capitalization cryptocurrencies largely follow those of the well-established financial markets. The smaller cryptocurrencies are somewhat deficient in this regard, however. They are also not as highly cross-correlated among themselves and with other financial markets as the large cryptocurrencies. Quite generally, the volume V impact on price changes R appears to be much stronger on the cryptocurrency market than in the mature stock markets, and scales as $R(V) \sim V^{\alpha}$ with $\alpha \gtrsim 1$.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月23日
Arxiv
1+阅读 · 2023年6月23日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:56
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
9+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员