比特币价格图表中有任何模式吗？

从不同的角度进行的研究太多了。首先，从分形几何和自相似性的角度，总结几个规律。这通常被认为更可靠且争议更少。在过去的两年里，甚至直接计算了分形的具体指标，可以直接用于建模交易。

一、通过小波分析发现，观察资产行为中分形动力学的存在。小波分析是一种将时间序列分解为若干层时间尺度的方法，允许分析局部方差或小波功率在频域和时域中如何变化。小波分析虽然在金融和经济学中相对较新，但它代表了一种强大的工具，用于研究经济现象如何在同时时间范围内运行以及由具有不同持续时间过程目标的多个代理或变量产生的聚合。【本专着30多页，2015年出版，大家可以仔细阅读】

二、资产的主要类别可以使用不同的方法进行聚类，例如统计学、信息论、算法和分形测量工具。比特币的行为与股票和贵金属市场（如黄金和白银）有着有趣的相似之处。

三、一大堆研究来找你：他们都用Hurst等指标或其他分析工具来寻找各种因素甚至自身与比特币价格的分形关系，即其他因素可以建模预测比特币价格。

我们发现，谷歌趋势（CGT）和比特币市场的变化（即回报和交易量的变化）通常具有基于互相关性的显着互相关性。相关测试。特别是，实证结果表明：（1）CGT与比特币收益、CGT与交易量变化具有幂律相关性；（2）CGT与收益的长期关系更强）短期内较高的多重分形和较弱的多重分形，而CGT与成交量变化的相关性呈现出相反的趋势。（3）通过滚动窗口分析，我们进一步发现CGT与比特币收益率之间的相关性呈下降趋势随着时间的推移，相关尺度指数小于0.5，表明它们都是逆持续相关。比特币价格表现出非常有趣的多尺度相关结构。这种结构可以通过作为时间增量函数的回报率的幂律行为来描述，并且可以通过两个参数（波动率和赫斯特指数）来表征。虽然近年来比特币价格大幅上涨，具有多重分形和非平稳性，但观察比特币价格时，既有局部幂律行为，又有非常有序的相关结构。它存在的整个时期。我们使用 MF-ADCCA [不对称多重分形] 来分析货币汇率与比特币、道琼斯工业平均指数 (DJIA)、黄金价格和原油市场之间相关性的主要存在和不对称性。我们在所研究的每个互相关中都发现了多重分形，在 WTI 中，

比特币与 WTI、黄金和道琼斯工业平均指数的互相关性显示出比其他货币更大的多重分形谱。比特币与商品和股票市场指数的关系明显不同，投资时必须考虑到这一点。这与货币交易的年份、加密货币的特性以及金融组织、政府和公众逐渐采用货币有关。最近的研究发现，资产收益的对数波动率表现出粗糙度。这项研究调查了比特币波动的粗糙度或持久性阻力。使用多重分形去趋势波动率分析，我们获得了对数波动率增量的广义 Hurst 指数，发现该广义 Hurst 指数小于 1/2，表明对数波动率增量是粗略的。此外，我们发现广义 Hurst 指数不是常数。这一观察表明比特币价格走势模式，对数波动性具有多重分形性质。使用对数波动增量的打乱时间序列，我们可以推断出多重分形的来源部分来自分布特性。在低水平统治时期，当价格缓慢上涨时，以及在动荡的高层统治时期，价格呈指数增长。我们发现，在这两个时期，只有价格混乱，而在高价时期，回报的不确定性水平大幅增加。此外，价格和回报都表现出长期相关性和多重分形性。尾概率分布是价格和回报时间序列中多重分形的主要来源。最后，在低（高）价格主导时期，回报的短期（长期）波动占主导地位。总体而言，高价格主导阶段深刻揭示了比特币市场非线性动态的一致模式。

使用比特币价格的 1 分钟回报，我们研究了比特币时间序列的统计特性和多重分形。我们发现 1 分钟回报分布是肥尾分布，峰度显着偏离高斯预期。尽管峰度有望在较大的采样周期内接近高斯期望，但我们发现收敛到这一步非常缓慢。发现偏差在小于一天的时间范围内为负值，在大于约一周的时间范围内为零。在使用多重分形趋势摆动分析探索多态时，我们发现比特币时间序列表现出多态。研究了多重分形的起源，并证实了时间相关性和肥尾分布都对其有贡献。“脱欧”的影响 对 2016 年 6 月 23 日英镑兑美元汇率和比特币的多重分形特性进行了研究。我们发现，虽然英国退欧影响了英镑/美元汇率，但比特币对英国退欧的影响很大。根据 Kraken 研究的高频数据，2016 年 7 月 1 日至 2018 年 12 月 31 日期间比特币 (BTC)、以太坊 (ETH)、欧元 (EUR) 对美元和美元的多尺度互相关。结果表明，与加密货币市场相关的汇率波动的多尺度特征与外汇市场接近。这尤其适用于 BTC/ETH 汇率，其赫斯特指数在 2018 年底开始接近 0.5 的值，这是成熟世界市场的特征。此外，BTC/ETH 直接汇率已发展为多重分形，

一个特别重要的结果是，用于检测 BTC/ETH 和欧元/美元汇率动态之间相关性的措施没有显示出任何明显的关系。这可以看作是加密货币市场开始与外汇脱钩的迹象。这封信调查了市场效率、流动性和比特币多重分形之间的动态。我们发现，在 2013 年之前，流动性较低，Hurst 指数小于 0.5，这表明比特币时间序列是反向持续的。2013年后，随着流动性的增加，赫斯特指数升至0.5左右，提高了市场效率。然而，在多个时期，发现赫斯特指数明显小于 0.5比特币价格走势模式，使得时间序列在这些时期中是反持久的。

我会继续关注这个领域的研究！