Анализ Финансовых Рынков: Автокорреляция и Спектральный Анализ Криптовалют
Last updated
Last updated
Оглавление
и код
Анализ финансовых рынков представляет собой важный аспект для принятия обоснованных инвестиционных решений. Одним из эффективных методов анализа временных рядов является использование автокорреляционной функции (ACF) и спектрального анализа. В данной статье мы рассмотрим данные методы на примере трех популярных криптовалют: Bitcoin (BTC), Dogecoin (DOGE) и Solana (SOL). Мы подробно объясним, что представляют собой полученные графики, как их интерпретировать и какую ценную информацию они могут предоставить.
Для анализа мы использовали исторические данные о закрытых ценах (close prices) на период с 1 апреля 2024 года по 31 мая 2024 года. Данные были загружены с помощью библиотеки yfinance для следующих криптовалют:
Bitcoin (BTC-USD)
Dogecoin (DOGE-USD)
Solana (SOL-USD)
Автокорреляционная функция (ACF) измеряет корреляцию временного ряда с его собственными прошлыми значениями. Это позволяет выявить наличие паттернов и периодичностей в данных. ACF полезна для понимания степени зависимости текущих значений от предыдущих и может помочь в построении прогнозных моделей.
На рисунке ниже представлены графики ACF для трех криптовалют.
BTC-USD: График показывает значительную автокорреляцию на первых лагах, что указывает на наличие краткосрочной зависимости. С течением времени автокорреляция постепенно снижается и достигает нуля.
DOGE-USD: Похожий паттерн наблюдается у DOGE, хотя автокорреляция здесь несколько меньше по сравнению с BTC.
SOL-USD: SOL также демонстрирует значительную автокорреляцию на первых лагах, с постепенным снижением по мере увеличения лага.
Эти графики указывают на то, что цены данных криптовалют имеют значительные краткосрочные зависимости, которые со временем исчезают.
Спектральный анализ использует преобразование Фурье для выявления доминирующих частот в временном ряду. Это позволяет понять, какие циклы (если они есть) присутствуют в данных и насколько они выражены. Спектральный анализ особенно полезен для идентификации регулярных колебаний и трендов.
На рисунке ниже представлены спектральные графики для трех криптовалют.
BTC-USD: Спектр показывает высокий пик на нулевой частоте, что соответствует постоянной составляющей ряда. Остальные пики незначительны, что указывает на отсутствие выраженных периодических компонентов.
DOGE-USD: Спектр также показывает высокий пик на нулевой частоте, но более выраженные пики на других частотах отсутствуют.
SOL-USD: Аналогичная ситуация наблюдается у SOL, с доминирующим пиком на нулевой частоте и минимальными значениями на других частотах.
Эти результаты подтверждают, что данные криптовалюты не имеют выраженных периодических компонентов в исследуемом периоде.
Для анализа криптовалют рекомендуется использовать ежедневные данные за период не менее 1-2 месяцев, чтобы уловить краткосрочные тренды и зависимости. Более длительные периоды могут быть полезны для выявления долгосрочных трендов и циклов.
Автокорреляционный анализ может быть использован для разработки краткосрочных стратегий торговли, основанных на выявленных зависимостях. Спектральный анализ может помочь в понимании общей волатильности и трендов рынка.
Анализ автокорреляционной функции и спектральный анализ предоставляют важную информацию о поведении временных рядов криптовалют. Понимание краткосрочных зависимостей и отсутствие выраженных периодических компонентов может помочь трейдерам и аналитикам в разработке стратегий и прогнозировании рыночных движений. Использование данных методов на регулярной основе позволяет принимать более обоснованные и точные решения на финансовых рынках.
