通过马尔可夫链重建加密货币过程
摘要：加密货币的增长关注导致数字股票市场的研究日益增多。通常用于描述标准股票的方法和工具也被应用于数字股票。其中一种工具是市场波动过程的识别。作为有趣的随机过程，常规的统计方法是适用于其重建的工具。在那里，除了机会之外，只要发现了确定的模式，行为成分的描述就应该存在。马尔可夫方法是这种努力的先导。本文考虑了一阶到八阶的马尔可夫链，作为预测三种主要加密货币动态的一种方法。该方法使用了基于日内回报的实证基础。除了预测外，我们还研究了每个随机过程中可能存在的长记忆成分。结果表明，使用经验概率获得的预测比随机选择更好。
作者：Tanya Ara''ujo and Paulo Barbosa
论文ID：2308.07626
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2023-08-16