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Kryptowährungen durch Wavelet-Analyse verstehen

Ein einfacher Blick darauf, wie die Wavelet-Analyse Trends bei Kryptowährungspreisen aufdecken kann.

Tatsuru Kikuchi

― 6 min Lesedauer


Krypto-Trends durch Krypto-Trends durch Wavelet-Analyse Wellenanalyse. Kryptowährungen mit Einblicken aus der Erkunde die Preisbewegungen von
Inhaltsverzeichnis

Kryptowährungen haben die Finanzwelt im Sturm erobert, aber was passiert eigentlich hinter den Kulissen dieser digitalen Währungen? Dieser Artikel nimmt dich mit auf eine Reise durch eine Methode namens Wavelet-Analyse. Keine Sorge – es ist nicht so kompliziert, wie es klingt. Wir brechen es runter und bringen ein bisschen Humor mit!

Was ist Wavelet-Analyse?

Wavelet-Analyse ist wie eine Lupe, um Trends über die Zeit und verschiedene Frequenzen in Daten zu analysieren. Stell dir vor, du schaust dir ein Foto von einem schönen Strand an, aber dann kommst du richtig nah ran und siehst jeden Sandkorn. Genau das macht die Wavelet-Analyse für Daten; sie lässt uns sowohl das grosse Ganze als auch die kleinen Details gleichzeitig sehen.

Warum sollten wir uns für Kryptowährungen interessieren?

Kryptowährungen wie Bitcoin, Ethereum und Ripple sind nicht nur unter digitalem Geld populär geworden, sondern auch als Investitionsmöglichkeiten. Viele Leute sind neugierig auf ihre Preisbewegungen. Sind sie stabil? Werden sie in die Höhe schiessen oder crashen? Der Markt kann ein wilder Ritt sein, und die Wavelet-Analyse hilft, das Ganze zu verstehen.

Die Grundlagen der Preisanalyse

Angenommen, du hast dir Bitcoin zu einem netten Preis gekauft, aber jetzt fragst du dich, ob der Preis steigen oder fallen wird. Mit Hilfe der Wavelet-Analyse kannst du die Preisänderungen über die Zeit beobachten und schauen, ob es Muster gibt. Springt der Preis herum wie ein Kind auf dem Trampolin oder ist er mehr wie eine faule Katze, die sich in der Sonne aalt?

Hochfrequenzhandel vs. Niedrigfrequenzhandel

In der Welt der Kryptowährungen gibt es zwei Hauptarten von Handel: Hochfrequenz- und Niedrigfrequenzhandel. Hochfrequenzhandel ist wie der Versuch, eine Fliege mit Stäbchen zu fangen – sehr knifflig und schnelllebig. Niedrigfrequenzhandel ist mehr wie ein gemütlicher Spaziergang im Park – alles ist ruhig und stetig.

Die Wavelet-Analyse betrachtet beide Handelsarten und hilft zu erkennen, ob die Preise über die Zeit stabil bleiben. Diese Methode kann uns zeigen, ob es wiederkehrende Muster gibt.

Frühere Ergebnisse

Forschern ist aufgefallen, dass Kryptowährungen im Vergleich zu traditionellen Finanzanlagen ziemlich stabil sein können. Denk mal daran, Kryptowährungen sind der „vernünftige Freund“, während Aktien das „wilde Partytier“ sind. Sicher, Kryptowährungen haben ihre Höhen und Tiefen, aber insgesamt können sie es langfristig gut hinbekommen.

Die Rolle des Rauschens

Bei unserer Analyse müssen wir auch ein bisschen Rauschen berücksichtigen. Rauschen in Finanzdaten ist wie Hintergrundgeräusche auf einer Party – es kann dich von den richtigen Gesprächen ablenken. Um ein klareres Bild davon zu bekommen, was mit den Kryptowährungen passiert, ist es wichtig, dieses Rauschen zu entfernen. Die Wavelet-Analyse hilft, das Gewusel herauszufiltern, sodass wir uns auf die wesentlichen Trends konzentrieren können.

Individuelles Verhalten von Kryptowährungen

Jede Kryptowährung hat ihre eigene Persönlichkeit. So wie dein Freund scharfe Speisen liebt, während ein anderer lieber langweiliges Essen hat, können sich Kryptowährungen je nach verschiedenen Faktoren unterschiedlich verhalten. Die Wavelet-Analyse kann helfen, diese einzigartigen Verhaltensweisen zu erkennen, indem sie Hochfrequenzvariationen untersucht.

Datenquellen analysieren

Um die Wavelet-Analyse auf Kryptowährungen anzuwenden, brauchen wir Daten! Die Daten für Bitcoin, Ethereum und Ripple werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, einschliesslich APIs. Denk an APIs wie digitale Kellner, die uns die Informationen bringen, die wir über die Preise der Kryptowährungen brauchen.

Die Analyse umfasst typischerweise einen bestimmten Zeitraum, sodass Forscher sehen können, wie sich die Preise im Laufe der Jahre verändert haben. Wir können Daten zu anderen finanziellen Indikatoren wie Aktienkursen und Gold sammeln, um ein vollständigeres Bild zu bekommen.

Hochfrequenzkomponenten

Hochfrequenzkomponenten in den Daten sind wie nervige Pop-up-Anzeigen. Sie können vom wichtigen Informationen ablenken, die wir wollen. Die Wavelet-Analyse ermöglicht es uns, diese hochfrequenten Bewegungen zu isolieren, damit wir uns auf die bedeutenderen Trends über die Zeit konzentrieren können.

Was ist mit dem COVID-19-Einfluss?

Vergessen wir nicht COVID-19! Die Pandemie hat viele Dinge verändert, einschliesslich wie Leute investieren. Während des Höhepunkts der Pandemie erlebten viele Kryptowährungen signifikante Preisänderungen. Die Wavelet-Analyse hilft uns, diese plötzlichen Veränderungen zu verstehen – wie eine Achterbahn, auf die du nicht vorbereitet warst!

Preisanalyse von Beziehungen

Wenn wir uns Kryptowährungen anschauen, wollen wir auch verstehen, wie sie sich zu anderen finanziellen Variablen, wie dem Aktienmarkt, verhalten. Wandert Bitcoin einfach nur herum, während der Aktienmarkt in die Knie geht? Oder tanzen sie zusammen wie ein gut einstudiertes Duo?

Mit Hilfe der Wavelet-Analyse können Forscher sehen, ob es eine Verbindung zwischen den Preisen der Kryptowährungen und traditionellen Anlagen gibt. Diese Analyse kann aufzeigen, ob diese digitalen Münzen unabhängig agieren oder ob sie vom breiteren Markt beeinflusst werden.

Cross-Wavelet-Spektrum

Ein cooles Tool in der Wavelet-Analyse ist das Cross-Wavelet-Spektrum. Denk daran wie an eine Dating-App für finanzielle Trends; es hilft, Zeitreihendaten zu verbinden, um zu sehen, wie sie sich gegenseitig beeinflussen. Es ist wie herauszufinden, ob Kaffee dich glücklich macht oder ob du nur glücklich bist, weil du Kaffee trinkst.

Wavelet-Kohärenz

Wavelet-Kohärenz geht noch einen Schritt weiter, indem sie misst, wie eng zwei Datensätze über Zeit und Frequenz miteinander verwandt sind. Es ist ein bisschen so, als würde man herausfinden, ob zwei Freunde die gleiche Lieblingsserie haben. Wenn ja, könnte sich ihr Sehverhalten synchron ändern!

Ergebnisse der Analyse

Was haben wir nach unserer Wavelet-Analyse über Kryptowährungen und andere finanzielle Indikatoren herausgefunden?

Zunächst einmal schien die Betrachtung von Niedrigfrequenzdaten stabil zu sein. Diese Erkenntnis deutet darauf hin, dass die langfristigen Trends bei Kryptowährungen oft konstant bleiben. Aber als wir die Hochfrequenzdaten unter die Lupe nahmen, sahen wir Spitzen – so wie dieser Freund, der spontan beschliesst, einen Marathon zu laufen!

Die Hotspots

Wir haben einige Hotspots in der Preisanalyse bemerkt – Bereiche, in denen die Preise dramatisch anstiegen und dann wieder fielen. Diese Hotspots sind entscheidend, weil sie Momente mit erheblicher Preisbewegung darstellen. Während der Turbulenzen von COVID-19 waren Hotspots bei allen Kryptowährungen deutlich zu sehen und zeigten, wie unberechenbar der Markt sein kann!

Fazit

Zusammenfassend bietet die Wavelet-Analyse eine klarere Sicht auf die sich ständig verändernde Welt der Kryptowährungen. Mit dieser Methode können wir die Stabilität, Muster und individuellen Merkmale dieser digitalen Währungen verstehen.

Also, das nächste Mal, wenn dir jemand die Preisbewegungen von Kryptowährungen erklären will, kannst du verständnisvoll nicken und vielleicht sogar einen Kommentar zur Wavelet-Analyse einwerfen! Wer weiss? Vielleicht beeindruckst du sie und wirst der Crypto-Experte auf den Partys!

Jetzt geh raus, verstehe die Höhen und Tiefen des Krypto-Marktes und denk daran – halte Ausschau nach diesen hochfrequenten Wendungen!

Originalquelle

Titel: Wavelet Analysis of Cryptocurrencies -- Non-Linear Dynamics in High Frequency Domains

Zusammenfassung: In this study, we perform some analysis for the probability distributions in the space of frequency and time variables. However, in the domain of high frequencies, it behaves in such a way as the highly non-linear dynamics. The wavelet analysis is a powerful tool to perform such analysis in order to search for the characteristics of frequency variations over time for the prices of major cryptocurrencies. In fact, the wavelet analysis is found to be quite useful as it examine the validity of the efficient market hypothesis in the weak form, especially for the presence of the cyclical persistence at different frequencies. If we could find some cyclical persistence at different frequencies, that means that there exist some intrinsic causal relationship for some given investment horizons defined by some chosen sampling scales. This is one of the characteristic results of the wavelet analysis in the time-frequency domains.

Autoren: Tatsuru Kikuchi

Letzte Aktualisierung: 2024-11-21 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.14058

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.14058

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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