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Entendiendo las criptomonedas a través del análisis de wavelet

Una mirada fácil a cómo el análisis de wavelets revela tendencias en los precios de las criptomonedas.

Tatsuru Kikuchi

― 7 minilectura


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Las criptomonedas han tomado el mundo financiero por sorpresa, pero ¿qué está pasando exactamente bajo la superficie de estas monedas digitales? Este artículo te llevará en un viaje a través de un método llamado análisis wavelet. ¡No te preocupes, no es tan complicado como suena! Lo vamos a desglosar y le vamos a añadir un poco de humor en el camino.

¿Qué es el Análisis Wavelet?

El análisis wavelet es como una lupa para analizar tendencias a lo largo del tiempo y diferentes frecuencias en los datos. Imagina que miras una foto de una hermosa playa, pero luego te acerques tanto que comienzas a ver cada grano de arena. Eso es lo que hace el análisis wavelet con los datos; nos permite ver tanto el panorama general como los pequeños detalles al mismo tiempo.

¿Por Qué Deberíamos Importarnos por las Criptomonedas?

Las criptomonedas como Bitcoin, Ethereum y Ripple se han vuelto populares no solo como dinero digital, sino también como oportunidades de inversión. Mucha gente tiene curiosidad sobre sus movimientos de precios. ¿Son estables? ¿Van a dispararse o a caer? El mercado puede ser una montaña rusa, y el análisis wavelet ayuda a entenderlo todo.

Lo Básico del Análisis de Precios

Supongamos que compraste algo de Bitcoin a un buen precio, pero ahora te preguntas si va a subir o bajar. Usando el análisis wavelet, puedes mirar los cambios de precio a lo largo del tiempo y ver si hay algún patrón. ¿El precio está saltando como un niño en un trampolín, o es más como un gato perezoso echado al sol?

Trading de Alta Frecuencia vs. Trading de Baja Frecuencia

En el mundo de las criptomonedas, hay dos tipos principales de trading: alta frecuencia y baja frecuencia. El trading de alta frecuencia es como intentar atrapar una mosca con palillos-muy complicado y a toda velocidad. El trading de baja frecuencia es más como dar un paseo tranquilo por el parque-todo es calmado y estable.

El análisis wavelet examina ambos tipos de trading y ayuda a identificar si los precios se estabilizan con el tiempo. Este método puede mostrarnos si hay patrones recurrentes.

Hallazgos Previos

Los investigadores han encontrado previamente que las criptomonedas pueden ser bastante estables, especialmente en comparación con activos financieros tradicionales. Piensa en ello como si las criptomonedas fueran el “amigo sensato” mientras que las acciones son el “animal de fiesta salvaje.” Claro, las criptomonedas tienen sus altibajos, pero en general, pueden mantenerse firmes a largo plazo.

El Papel del Ruido

En nuestro análisis, también debemos considerar algo llamado ruido. El ruido en los datos financieros es como el murmullo de fondo en una fiesta-puede distraerte de las conversaciones reales. Para tener una imagen más clara de lo que está pasando con las criptomonedas, es importante eliminar este ruido. El análisis wavelet ayuda a filtrar el bullicio, permitiéndonos enfocarnos en las tendencias esenciales.

Comportamientos Individuales de las Criptomonedas

Cada criptomoneda tiene su propia personalidad. Así como tu amigo podría amar la comida picante mientras que otro prefiere la comida insípida, las criptomonedas pueden comportarse de manera diferente según diversos factores. El análisis wavelet puede ayudar a identificar estos comportamientos únicos al examinar las variaciones de alta frecuencia.

Analizando Fuentes de Datos

Para realizar el análisis wavelet sobre criptomonedas, ¡necesitamos datos! Los datos de Bitcoin, Ethereum y Ripple se recopilan de varias fuentes, incluidas las API. Piensa en las API como camareros digitales sirviendo la información que necesitamos sobre los precios de las criptomonedas.

El análisis generalmente cubre un período de tiempo específico, permitiendo a los investigadores ver cómo cambiaron los precios a lo largo de los años. También podemos recopilar datos de otros indicadores financieros como los precios de las acciones y el oro para obtener una imagen más completa.

Componentes de Alta Frecuencia

Los componentes de alta frecuencia en los datos son como esos anuncios emergentes molestos. Pueden distraer de la información que queremos. El análisis wavelet nos permite aislar estos movimientos de alta frecuencia, ayudándonos a concentrarnos en las tendencias más significativas a lo largo del tiempo.

¿Qué Hay del Impacto del COVID-19?

¡No olvidemos el COVID-19! La pandemia cambió muchas cosas, incluyendo la forma en que las personas invierten. Durante el pico de la pandemia, muchas criptomonedas experimentaron cambios significativos en los precios. El análisis wavelet nos ayuda a entender estos cambios repentinos-como una montaña rusa para la que no estabas preparado.

Analizando Relaciones de Precios

Cuando miramos las criptomonedas, también queremos entender cómo se relacionan con otras variables financieras, como el mercado de valores. ¿Está Bitcoin simplemente vagando haciendo lo suyo mientras el mercado de valores tiene un colapso? ¿O están bailando juntos como un dúo bien coreografiado?

Usando el análisis wavelet, los investigadores pueden ver si hay una conexión entre los precios de las criptomonedas y los activos tradicionales. Este análisis puede revelar si estas monedas digitales están actuando de manera independiente o si son influenciadas por el mercado en general.

Espectro Cross-Wavelet

Una de las herramientas geniales en el análisis wavelet es el espectro cross-wavelet. Piensa en ello como una aplicación de citas para tendencias financieras; ayuda a emparejar datos de series temporales para ver cómo se influyen mutuamente. Es como averiguar si el café te hace feliz o si simplemente te sientes feliz porque estás tomando café.

Coherencia Wavelet

La coherencia wavelet lleva esto un paso más allá al medir cuán estrechamente relacionadas están dos series de datos a lo largo del tiempo y la frecuencia. Es un poco como descubrir si dos amigos comparten la misma serie de televisión favorita. Si lo hacen, ¡quizás sus hábitos de visualización cambian al unísono!

Resultados del Análisis

¿Qué encontramos después de llevar a cabo nuestro análisis wavelet sobre criptomonedas y otros indicadores financieros?

Primero, cuando miramos datos de baja frecuencia, parecían estables. Este hallazgo sugiere que las tendencias a largo plazo de las criptomonedas a menudo se mantienen firmes. Pero cuando profundizamos en los datos de alta frecuencia, vimos picos-como ese amigo que decide de repente correr un maratón por capricho.

Los Puntos Calientes

Notamos algunos puntos calientes en el análisis de precios-áreas donde los precios alcanzaron picos y luego cayeron drásticamente. Estos puntos calientes son cruciales porque representan momentos de acción significativa en los precios. Durante la turbulencia del COVID-19, los puntos calientes eran evidentes en todas las criptomonedas, ¡mostrando cuán impredecible puede ser el mercado!

Conclusión

En resumen, el análisis wavelet proporciona una visión más clara del mundo en constante cambio de las criptomonedas. Al usar este método, podemos entender la estabilidad, los patrones y los rasgos individuales de estas monedas digitales.

Así que la próxima vez que alguien trate de explicarte los movimientos de precios de las criptomonedas, puedes asentir en señal de entendimiento y quizás incluso hacer un comentario sobre el análisis wavelet. ¿Quién sabe? ¡Podrías impresionarlos y convertirte en el experto en criptomonedas en las fiestas!

Ahora ve y entiende los altibajos del mercado cripto, y recuerda-mantén el ojo en esos giros y vueltas de alta frecuencia.

Fuente original

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

Resumen: 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.

Autores: Tatsuru Kikuchi

Última actualización: 2024-11-21 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.14058

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.14058

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

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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