加密货币市场中的羊群行为

2022-6-10 05:36:30

加密货币市场中的羊群行为巴西应用经济部（Department of Applied EconomicsObjaryan Poyser CalderónWORKING PAPER）2018年11月抽象出一些前参与者在面对批评时宣称的破坏性技术。本文旨在从行为金融的角度解决加密货币价格确定之谜，并试图找到有关金融市场中存在的偏见的文献之间的平行性，作为理解加密市场的起点。此外，有人认为加密货币的价格是由羊群效应驱动的，因此本研究在假设价格“原样”是协调机制的情况下测试了行为收敛性。为了完成这项任务，基于Chang、Cheng和Khorana（2000）的方法论，提出了一个经验放牧模型，并利用马尔可夫切换方法在不对称和对称条件以及存在不同放牧制度的情况下扩展了该模型。关键词：加密货币、放牧、投机、马尔可夫转换ARXIV:1806.11348v2[q-fin.ST]20181年11月30日简介数字经济增加了对最先进理念、机遇和经济学范式变化的曝光。同样，加密货币以及区块链技术和其他潜在应用无疑是“新经济”中出现的相关概念。可以肯定的是，对加密货币的兴趣主要来自比特币，这是第一个成功实现的对等网络，可以作为一种支付方式。比特币所暴露的公众反应，部分原因是价格的极端上涨和下跌，以太坊、Ripple、代币或首次发行（ICO）等其他替代货币也在一定程度上说明了这一点。

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2022-6-10 05:36:33

正如Poyser（2018）所描述的那样，在当前极端价格波动的情况下，在没有显著公告的情况下，很难调整加密货币能够带来重大经济变化的未来。金融经济学的理论基础最终取决于市场效率的假设。尽管如此，几项研究发现了与有效市场相反的实证证据。行为经济学揭示了投资者对理性的系统性偏差，相反，个人是认知偏差的受害者，这导致了金融市场的不效率、脆弱性和异常现象的存在。特别是，加密货币市场在很大程度上类似于行为金融倡导者对金融市场的批评。行为金融研究旨在解释为什么股票市场环境中的投资者会扮演他们的角色。在这项工作中，假设可以解释加密货币市场价格来解释波动性。在这种背景下，本文对经验和理论证据进行了文献修正，在这些证据中，投资者的行为被证明与理性羊群行为不一致，也就是说，集体决策过程中，“原样”价格是投资决策的协调机制。根据文献，羊群效应会导致投机泡沫的形成，因此，本章的主要目的是研究信息和薄弱的先验知识，因此他们依赖其他来源来评估风险，这可能会带来意想不到的结果。本文的结构如下：首先，通过将加密货币市场行为与过去的投机泡沫进行比较，将问题背景化。

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2022-6-10 05:36:36

第二，第7节定义了金融经济学和向行为经济学过渡的一些最相关理论，这是本研究的主要成果。2从郁金香到区块链由于价格差异产生利润的动机，投机在a和赌博交易中无处不在，为社会发挥着众所周知的节约功能。”因此，一个有利于自己的人。然而，某些条件，如因估值错误而引起的高度投机或风险与损失之间的脱钩关系，都与市场不确定性有关。金融和非金融环境中出现了几次价格繁荣，没有出现任何“泡沫”、“异常”、“金融危机”或“郁金香热”。后一个名称指的是荷兰境内商品贸易的首次记录，以本国货币计算的价值不断增加，对加快向新经济过渡的看法，新的殖民可能性，以及日益繁荣的索内特（2003年）。根据Mackay（1852）的说法，郁金香的球茎最初是以种植成本从土耳其零售进口的（Sornette 2003），尽管到了1500年的专业种植者末期，郁金香球茎成为了财富的象征，并且随着谣言在社会上的传播，其他社会经济群体，如中产阶级，也意识到在市场上低价买进、高价卖出很容易获得利润的可能性。正如Sornette（2003）所提到的，现在被称为“郁金香狂热”的现象被视为“肯定的事情”，突然间，一种欣喜若狂的气氛中，任何犹豫都被消除了，对价格更高的传言的完全信任导致人们为了投资于这一活动而出售房屋和房产。

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2022-6-10 05:36:39

稀有郁金香球茎的价格上涨，与其他商品和服务的价格没有合理的一致性（Sornette 2003）。价格持续上涨的过程吸引了投机者，他们开始利用信息来产生市场波动，目标是产生利润（Mackay 1852）。正如Sornette（2003）所提到的，“现在普遍与一个日益繁荣的国家相抗衡的条件创造了一种乐观的氛围，据说boomsare在这种氛围中成长”。尽管如此，1637年2月出现了“无法预料的可预测价格”，此后价格被描述为市场非理性的特征。1929年10月发生了历史上最大的股市崩盘，被称为“大崩盘”，这也为大萧条开了先例。其他例子包括1987年10月19日股市繁荣的“黑色星期一”，或在关键资本市场有时会产生非理性和无效的定价和分配结果的时期出现的“网络泡沫”。考虑到此类市场崩溃的范围和影响是巨大的，它们仍然是金融经济学理论家之间的中心地带，他们试图解释此类例外因素的原因。从历史上看，一些以崩溃告终的产品或服务在一开始就被视为“颠覆性的”、“新的”、“创新的”。加密货币并没有什么不同，在Poyser（2018）中，我简要描述了人们如何将其描述为新形式绩效的先驱，即人民赋予的权力。当然，新闻媒体一直在发挥相关作用，形成了大量的噪音，常常将讨论从严肃和有形的项目转移到零乱的营销实施。甚至对于信息技术爱好者来说。

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2022-6-10 05:36:42

如前所述，任何引发“新经济”的信息披露都会对准备获得利益的人产生吸引力，尤其是在加密货币市场，它伴随着一种万无一失的投资观念，一种低赔钱率的感觉。正如所料，2013年比特币价格暴涨等极端事件不仅引发了大规模歇斯底里，还激发了投机者玩弄信息。2017年底，当比特币价格上涨引起公众关注时，出现了同样的情况，任何货币都应该展示价值存储功能（也在（Poyser 2018）中讨论）。简言之，价格上涨吸引了大批投资者，他们相信自己可以“跳进潮流”，以便轻松地创造利润，即使不了解加密货币的实际运作方式及其潜力，但也知道错失的机会成本相对而言会导致价格进一步上涨，这是一种自我实现的预言。在这种情况下，加密货币很可能像其他许多人提到的那样表现出投机性泡沫的特征，然而，几乎不可能预测它何时会发生。3理论3.1在经济理论中寻找平行性的意图谁有兴趣应用随机运动来解释一种名为“永续债券”的流行投资工具的价格运动。为了解释价格动态，我们采用了一个步骤，即每一步都受到给定的等概率的冲击。Bachelier（1900）提出的第一个观点是，如果“上涨”或“下跌”的概率相等，价格变动将趋于平均（零），因此轨迹被中和或取消。Ad该值由所谓的高斯分布控制。

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nandehutu2022

2022-6-10 05:36:45

因此，任何预测未来价值的可能性都是不可能的，因此不存在为成熟和不成熟投资者进行套利的确定性机会。这一结果之所以可能，是因为持续参与的不断反馈动力产品，也就是说，投资者手中的任何战略信息都会很快被市场上分析价格的其他人识别和消除。到目前为止，我已经描述了EMH的起源和一些基石特征，这些特征通过尤金·法玛（EugeneFama）、斯蒂芬·罗斯（StephenRoss）、罗伯特·默顿（Robert Merton）、迈伦·斯科尔斯（Myron Scholes）和威廉·夏普（William Sharpe）等人的其他重要贡献得到了强化，他们的作品为当代现代金融理论奠定了基础。另一个含义（可能将投机泡沫和市场崩溃等事件简化。从上述陈述中得出了一些结论，首先，金融价格嵌入了随时间推移公开提供的所有信息的总和中，因此资产价格总是正确的，任何偏差都是市场交换的唯一产物。其次，不可能预测未来的任何价格变化，而因此，人们无法系统地击败市场（阅读2012）。显然，一个合理的问题是，这种理论是否确实是描述加密市场的良好起点。在这项工作中，我们高度关注其他可能减少加密市场模糊性的事实，因此，我们将关注（加剧的）投机及其后果。《泰晤士报》（times of JohnMaynardin）一案的潜在爆发引发了人们的担忧（凯恩斯1936年；阅读2012年）。投机泡沫越来越受到关注，因为现代金融无法解释黑色星期一的崩盘、互联网和2008年的金融危机等事件。

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2022-6-10 05:36:48

在这一立场上，罗伯特·希勒（RobertShiller）保证金融市场完全由参与者之间的行为问题驱动（投机成分对基本效应的影响）。市场涨价。第一步是消除和描述差异中的共性。第二步是质疑任何给定CC是否具有基本价值。献身者可能被认为是有价值的，为什么他们没有任何合理的解释就如此易变？对于许多人来说，如果他们被归类为代币、ICO、货币，那么他们是独立的CC areinvestments。因此，在众多智能参与者之间缺乏竞争的情况下，在任何时候，个人的实际价格都将是对其内在价值的良好估计”，Shiller（2015），作者严肃地批评了这一假设，他说：“价格有时似乎过高或过低，但根据有效市场理论，这种现象一定是一种错觉。”基本价值或内在价值投机因素无疑在推动价格上涨。在接下来的时间里，过去支持“动物精神”的论点。4加密货币市场中存在的信念形成和偏见1998年，艾伦·格林斯潘（AlanGreenspan）在银行和金融服务委员会上揭露了推动市场的主要因素，尽管有修正，但不断演变，使得行为问题普遍存在，并产生了暴力和意外的结果。

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2022-6-10 05:36:51

尽管这只是一个轶事，但它还是来自于一位曾担任联邦储备委员会（Federal Reservecentral）主席的人，他是经典金融理论家和经验主义者的意识形态研究领域，直到出现加密货币现象。经典经济理论的一个基本原则是，投资决策反映了代理人的理性预期，即有效地利用所有可用信息做出决策。相反的观点认为，投资也是由羊群行为驱动的，羊群行为削弱了联系。从某种意义上说，EMH之所以如此成功，是因为它似乎消除了以前的主导地位，而Wiley（2005）则认为，有令人信服的证据表明，羊群的脆弱性导致了大规模错误的“泡沫”。投资者的理性。因此，行为金融试图根据两个主要来源：新闻和社交媒体来揭示市场结果和决策。如今，许多趋势开始于特定论坛，在这些空间中，用户分享对最新消息和最新问题的印象，如加密货币价格意外上涨或下跌或区块链平台创新。Reddit就是一个例子，它是一个社交新闻聚合网站，人们在其中讨论各种各样的话题，尤其是加密货币社区是互联网中最大的社区，拥有60多万用户。

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能者818

2022-6-10 05:36:54

用户种类繁多（复杂和不复杂），因此，该社区的意见形成揭示了不同的投资策略，如发现新的altercoin或“聪明地”识别价格模式。多年来，对其他投资者意见的期望形成已被广泛研究，因为他们认为其他法官会选择，而不是他们认为最漂亮的人。另一种反馈形成出现在专业网站上，促使新用户追随“有经验的”、“专业的”和“成功的”投资者，因此，无视私人信息，而追随其他人的行动，恰恰与EMH的随机非理性投资者决策相矛盾。三十年代的选择：“……因此，每个参赛者都必须选择，而不是那些他自己认为最漂亮的面孔，而是那些他认为最有可能吸引其他参赛者眼球的面孔，所有参赛者都从相同的角度看待问题。这不是选择那些据个人判断确实是最漂亮的面孔的情况，也不是那些平均观点真正认为最漂亮的。我们已经达到了第三个层次，我们将我们的智慧用于预测平均意见期望平均意见是什么。我相信，还有一些人拥有第四、第五和更高的学位。”Keynesseemly描述的场景与加密货币市场有关，包括价格决定和选择投资哪种加密货币。辨别社区中的合规程度是一项具有挑战性的任务，因为有经验的用户可以在不同的环境中利用好奇或无知的用户，我将进一步考虑这一方面。

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2022-6-10 05:36:56

如今，我们依靠凯恩斯轶事论据的更有力证据来描述比特币市场，这要归功于经验和实验，因为效率几乎不可能与效率市场假说的陈述存在许多矛盾。这与描述判断和决策中的常见偏见以及人们通常反映的认知错觉有关（Kahneman和Riepe，1998）。这也与Simon（1982）提出的有限理性概念有关。他担心人类决策的“捷径”可能导致次优结果。当然，加密市场非常广阔，然而，它们产生于这样一种环境，即市场参与者和各种信号和噪音改变了启发式。此外，事实证明，在资产市场中，非理性投资者的存在会导致偏离基本面，因此，人们受到影响。因此，本研究旨在根据《卡尼曼和里佩1998年；库马尔和戈亚尔2015年；希勒1999年；斯特拉卡2004年；Subrahmanyam 2008年》中有关行为金融的文献回顾研究，创建一个适当的标准化聚合。决策框架的一个关键出发点是区分信念和偏好。信念在期望的形成中非常突出，通常，由于一组被称为biasesKahneman和Riepe（1998）的实验证明的系统性错误，人们会对应该相信什么做出非最优的判断。我个人的观点是，参与加密货币市场环境的人，甚至可能会因加密市场特有的不确定性和复杂性而变得更加紧张。考虑到信心、不确定性和框架对投资启发的作用是不可避免的，因为我们的人性，更准确地说是“。

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2022-6-10 05:36:59

自发的行动冲动，而不是无所作为，而不是量化收益加权平均数乘以量化概率的结果。”4.1过度自信和乐观。此外，这种对个人判断的自力更生导致了诸如错误校准、过度精确等概念，同时与对随机事件的过度反应有关（Barberand Odean 2013；Barberis and Thaler 2002；Kahneman and Riepe 1998）。这是一个典型的群体构成比例的例子，说明在某些活动中，他们的表现优于同一群体的平均水平。例如，斯文森（1981）发现90%的瑞典汽车司机认为自己比平均水平好。另一个例子是判断中似乎狭窄的不确定性，换言之，人们对意外机会的重视程度明显低于指数，例如距离参考点一年的汇率，由此产生的98%的置信区间远低于预期区间的预期值（Alpert和Raiffa 1982）。因此，事实证明，不确定性相当高。事实上，令人惊讶的是，在男性比女性更容易过度自信的前提下，前者不太可能是解释股票价格因系统性偏离理性行为而发生变化的纯理性模型。4.2信息和社会智慧使信息成为一种近乎公益的概念。有证据表明，1500年至1600年间，欧洲城市增长率下降（Dittmar 2011）。如今，在数字经济中，信息不再是稀缺商品，事实上，相反的情况已经暴露出来，数据超载，需要创建机制来区分哪些相关，哪些不相关。在这件事上，H。

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2022-6-10 05:37:02

西蒙准确地描述了这种情况，他说：“信息的丰富导致注意力的匮乏”。此外，作为人类，我们的计算能力有限，对巴伯和奥登（2013）来说，金融市场的扩展源于对效用程度的有限投入，以及从社交媒体、报纸、论坛等来源提取的某种异构信息的质量。gent是认为它有价值的团队的延伸。与加密货币一样，大多数加密货币在通信平台上表现强劲。在这些情况下，策略是实现价格利益和盈利，这种做法通常被称为“抽水和倾倒”。提振价格的目标作为一种机制，通过宣布未来的价格上涨、成功的叙事故事、任何区块链的创新发现（如果准确的话），揭示关于价格的夸大声明，但价格往往反应更快，那么，不遵循信息级联或羊群效应，在战略上是合理的，在加密市场投机一节中，我将尝试阐述一些共性和差异。4.3新闻、社交媒体和讨论论坛的作用报纸的发明允许显著和不相关信息的快速传播。读者对不同问题的关注，市场是其中之一。加密货币的一个重要方面是，价格仅取决于市场参与者对未来的预期。因此，在已知信息的情况下，关于信任哪种加密货币以及遵循哪种交易策略的启发式方法。

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2022-6-10 05:37:07

关于这一点，是有效市场假说局限性的一个例子。“狂热包括房地产或股票、货币或商品在当前和近期的价格上涨，这些价格与同一房地产或股票在遥远的未来的价格不一致”（Kindleberger、Aliber和Wiley，2005）。反映出人们越来越认识到时尚和内生市场波动的作用，首先出现的是“虚假”信息或时尚如何在市场中传播。在扩大时尚和引导市场价格偏离基本面方面的作用。我认为，这些模式可以通过评估大量卖空股票的难度来解释（Barber和Odean，2001）。4.4积极反馈、羊群效应和信息级联行为或“正统”金融理论中没有一个考虑过没有参考文献的情况。在我看来，关于市场的立场有三个层次的信念。第一个是与理性预期假设相关的，即在一项调查中，Devenow和Welch（1996）以及Bikhchandani和Sharma（2000）图1：谷歌趋势点击率与比特币价格源于一个有争议的猜测，即价格变动真正受基本面支配，Shiller（2015）在这一猜测中显示了过度波动的证据，受到了严厉批评。没有基本价值，那么价格将在很大程度上由集体估价确定。

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2022-6-10 05:37:10

注意到加密市场的性质，以及关于人力价格的令人信服的证据，个人如何在加密市场中做出决策？在广泛的背景下，比较数字的增长是由积极的反馈行为驱动的。加密货币独立于此，因为它是第一个成功实施加密货币的公司。最初的错误概念变成了现实。”，将这种情况转化为我们的情况，可以将其解释为以数字货币为特征的最初观点，尤其是比特币作为新时代的里程碑，尽管当时（可能现在也）很少有人理解它。的确莫顿补充道：“因为先知会引用事件的实际过程作为证据，证明他从宣布的夸大加价中是正确的，例如每BTC 1万或2万美元的加价最终成为现实。任何人都曾处于这样一种情况，即我们的思想和行动似乎与社交媒体展示、现场观察或二级表现（如市场价格）一致（格罗斯曼和斯蒂格利茨1976）。羊群行为或行为趋同的一个重要特征是，它需要一种协调机制，它可以是一种社会学习启发，通过观察其他决策者或基于某些信号的协调，例如价格变动（发展和价格、市场监管、银行挤兑、泡沫和福利）（Brunnermeier和Oehke 2013；Hirshleifer和Hong Teoh 2003）。人们曾多次尝试描述投资环境中的人群行为，特别是De Long等人（1990）的一篇开创性文章重新引入了“噪音”的概念。根据DeLong等人。

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2022-6-10 05:37:13

（1990）观点，噪音交易者代表了成熟投资者的非理性的另一个自我，一个错误地感知预期回报并产生信念和启发式的投资者，按照简单的反馈规则买卖，形成对市场动态的洞察（Lux 1995）。在De Long等人（1990）披露的结果中，我强调，在成熟投资者的假设下，即使他们扭曲了价格，也会产生异常现象，如过度波动和均值回归。是一种以模仿他人行为为特征的决策方法，具体而言，Kumar和Goyal（2015）将其定义为“理性的人开始表现出非理性的行为，个体之间的相互作用传递出的不一致性/差异性”（Hirshleifer和Hong Teoh 2003）.信息级联、声誉羊群、调查羊群和经验羊群，选择忽略她的私人信息，而是模仿1992年的流行趋势；格雷厄姆1999）。在贝叶斯推理上下文中，它是一个通过逐渐缩小先验权重来更新后验概率的过程，因为在aare无界中呈现了新的、据说很强的信息。

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2022-6-10 05:37:16

因此，由于大众信仰的压倒性性质，在进一步的事件链中的个人很可能也会陷入模仿，从而无法为后来的观察者和行动者提供有用的信息。在最相关和最相关的理论贡献中，我们有Banerjee（1992）whoBikhchandani、Hirshleifer和Welch（1992）证明了信息级联可以级联，Scharfstein和Stein（1990）指出，在个人投资环境中（和计算羊群效应），管理者通常会忽视私人信息，采用Black（1986）定义为“信息的对立面”的后续措施。其他一些作者还提出了回报外部性（网络外部性）模型，表明管理者采取行动的回报会增加采取相同行动的其他代理人的数量Devenow和Welch（1996）。从市场的角度来看，人群策略是一种无效的行为，尽管这种情况是通过扩展形成级联的。在放牧的原因中，我们可以提到之前暴露的注意力限制也会增加放牧或级联的可能性，因为难以准确处理信息（Hirshleifer和Hong Teoh 2003）。重要的是要强调负外部性（Banerjee 1992；Bikhchandani、Hirshleifer和Welch 1992）。在实证方面，韦尔奇（2000）发现，分析师在他们的股票推荐中从众。韦尔奇指出，分析师的选择与普遍的预测相关联，并且在乐观或积极消息存在的情况下，倾向于从众的不对称性，传统上失败而非非非传统上成功”。

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能者818

2022-6-10 05:37:19

Stracca（2004）解释说，投资组合经理（代理人）的几个因素的监控成本很高，而且薪酬经常与其他投资者的表现进行比较，这迫使厌恶风险的交易员遵守市场的“平均”评估【Cambiar esta redacción】。鉴于加密货币市场的特质，形成了纯粹的信念和模糊的期望。特别是，加密市场中的羊群行为可能通过价格协调机制（itherding类别）产生，该机制一直在研究投资者在进行即时跟踪或正反馈投资时的行为，即根据价格模式做出决策（Sornete2003）。4.5策略和价格泡沫。我们已经确定，由于缺乏重要信息或基本新闻，加密市场中的个人有几种机制激励。这种情况似乎与亚马逊（Amazon）、Ebay和雅虎（Yahoo！）！出现。它的特点是对未来利润的过度预期，作为互联网相关企业最近价格上涨的产物，投资者渴望投资与电子商务、光纤、服务器、芯片、软件、改进的硬件、电信或任何可能成为“新经济”一部分的公司Kindleberger、Aliber和Wiley（2005）。泡沫的特点是纳斯达克综合指数（NASDAQ Compositeindex）迅速增长，从1996年的1300点上升到三年后的5400点。根据Ofek和RichardSon的说法，他们明显偏离了基本面和价格波动性，这与强调1996年12月，艾伦·格林斯潘（美联储主席）创造了著名的“非理性繁荣”概念来说明股市心理的影响有关。在投资者中。

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2022-6-10 05:37:22

特别是在最后一个要素上，加密货币俚语有一个特殊的首字母缩略词，即当一个意外事件导致某个数字货币的快速价值化时，它会进入市场。关于投资者非理性的另一个例子是黑色星期一，发生的崩盘定价过高，他还强调存在没有任何新闻和泰勒（1985年）的大规模价格波动。希勒坚持认为，崩溃似乎是由内生性的“直觉”决定的，作为他们的预测方法（与基础或技术分析相反）。特别是Kindleberger、Aliber和Wiley（2005）指出：“内部人通过不断推高价格，然后在顶部或附近向外部人出售来破坏稳定。外部人的损失必然等于内部人的收益。[……]但专业内部人士通过夸大上升和下降的幅度，从根本上破坏了稳定；这些内部人士遵循“潮流是我的朋友”的口头禅在某个阶段，这些投资者被称为“磁带观察者”最近，他们还将在未来五年或十年内大肆挥霍。”一方面，有人认为市场是理性和有效的，他们正在解释偏差，认为心理行为是主要驱动因素。

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2022-6-10 05:37:25

里德（2012）描述了投资者认为他们的行为方式，因为他们比市场上的普通投资者更聪明，因此有很大的机会拿出资金安全和稳健。里德（2012）提到：崩溃，因为“平稳着陆”的概率是有限的，也就是说，在没有崩溃的情况下结束泡沫。”知情投资者，如Kindleberger、Aliber和Wiley（2005）所述，他们操纵价格和价格下跌，使不太知情的人高买低卖，使他们成为欢欣的唯一受害者（Shiller，1999，2015；Shleifer，2004）。这与吵闹的参与者会以非暂时性方式影响市场的观点一致。5方法学文献综述部分提到，对投资者行为的直接观察是检验羊群行为的最佳方法，因为协调机制和向社会惯例倾斜的可能性从个人的信息动态流中是透明的。然而，在加密货币市场中，由于其隐私性，这几乎是不可能的，因此本研究将遵循价格作为协调机制。无法获取市场参与者的信息。鉴于无法直接从金融市场衡量羊群行为，文献中基于回归测试开发了不同的代理来检测羊群行为。本研究采用了克里斯蒂和黄（1995）提出的方法。Christie和Huang（1995）建议使用横截面A:CSSDt=s∑ni=1（Ri，t-\'Rm，t）N- 1（1）Riictcssdtindividuals的回归均值，通过扩展，CSSD将始终等于或高于零，其中偏离零标记表示离散。

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nandehutu2022

2022-6-10 05:37:29

根据Christie和Huang（1995）的观点，有可能测试市场压力下的羊群行为（大规模上扬和下扬），这一结论源于一个理性的资本资产定价模型（CAPM），该模型预测离散度将随着市场回报的绝对值而增加，因为单个资产对市场回报的敏感性不同。另一方面，如果存在羊群效应，个体估计为方程2：CSSDt=α+βLDLt+βUDUt+εt（2），其中：DLt=1，如果当天的市场回报率位于分布的极低尾部，或零其他情况下DUT=此模型是为了捕捉投资者在极端上升或下降时的行为差异，与预期的“正常”相比，表示为分布的90%或98%。尽管如此，这种方法有两个主要缺点，首先，资本资产定价模型将投资风险与给定市场基准的预期回报联系起来，在股市环境中，标准普尔500指数在很多情况下都是标准普尔500指数，得出的敏感度和资产的衡量标准与市场的走势相比较。在本研究中，Iit被确立为表示加密货币市场合理性的基线。对异常值太敏感，其次，被认为是“极端”的东西是完全武断的，因为1%和5%规则可能不适用于所有分布。因此，本研究将遵循Chang、Cheng和Khorana（2000）提出的Christie和Huang模型，该模型基于横截面绝对偏差，定义为：CSADt=N | Ri，t-\'Rm，t |（3）CSAD是一种离散度的度量，它取个体间的绝对差值。

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2022-6-10 05:37:32

图2说明了全样本的CSAD度量，其中值得注意的是，不仅股权收益分散是市场收益的一个递增函数，而且两者之间的关系也是线性的”。此外他们依赖以下直觉：“如果市场参与者在大幅平均价格变动期间坚持遵循总体市场行为，忽视自己的先验知识，那么分散度和市场回报之间的线性增长关系将不再被几篇论文所采用，例如Arjoon和Shekhar（2017）Chiang和Zheng（2010）在前沿市场的背景下研究了羊群行为，发现先进股票市场中的羊群行为，Demirer、Lee和Lien（2015）在羊群商品金融环境中进行了实证测试，Balcilar、Balcilar、Demirer和Hammoudeh（2013）在GulfArab股票市场中研究了羊群行为。按照上述论文的思路，本研究从以下参考模型开始：CSADt=γ+γ| Rm，t |+γRm，t+εt（4）方程4中的模型旨在检测市场化过程中，当投资者“过分强调自己的观点或关注在投资者子集中占主导地位的观点（他们可能会联合挤入和挤出仓位）过度忽视市场信息时，回报的显著分散，从而导致资产回报的分散加剧，从而导致不利的羊群效应”。

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2022-6-10 05:37:35

重要的是要澄清，正如许多其他研究放牧行为的作者一样（Arjoon和Shekharand West（1987），聪明的解决方案可以解释回归系数中的异方差和自相关一致性标准误差，除了包含滞后因变量（为了保证影响不是自相关动力学的结果。由于放牧随时间推移而变化，确定是否有特定时期出现放牧行为以及何时不出现放牧行为将是一个有趣的问题，因此，本研究将MS回归作为一种有用的方法来表达在高频数据中更明显的调整，此外，它还提供了adva显示通常隐藏在数据（如模型）中的模式。非线性。关于制度的数量，在制度发生变化的时间序列上，定义并不是一项简单的任务，然而，由于线性模型能够揭示传统程式化事实之外的模式，因此确定足够数量的线性模型，而基于AIC值的回归模型确实为选择正确的状态维度提供了一个很好的工具。5.1总计占加密货币总市值近96%的数据。获取有关所有加密货币价格、市值和描述的信息并不是数据集，然而，它已被网站www.coinmarketcap删除。通用域名格式。

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能者818

2022-6-10 05:37:38

最初的dataBitcoin和Litecoin从2013年4月29日开始，与其他所有产品一样，于2018年4月3日结束。通过分析价格需求和回报来衡量放牧强度，因此我确定了每个c加密货币算法的每日回报，如下所示（等式5）：Rc，t=Pc，t- Pc，t-1件，t-1（5）RDE注意到加密货币的价格回报率，而CPI是加密货币最标志性特征之一的收盘价，它与平均值存在较大偏差，这种波动性因本研究考虑的大多数样本C存在长尾分布而暴露出来。例如，计算表1中的子样本，“总”力矩平均值为3.7。图2：实际和平方加密货币的市场中值回报和CSAD6实证结果6.1羊群行为估计在本节中，给出了方法中模型的估计。FirstModel是文献中常见的标准（线性）放牧模型，我们在此将其称为静态模型，因为它具有恒定的参数。第二个模型是马尔科夫切换（非线性）模型，该模型适应多个区域的放牧。

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2022-6-10 05:37:41

阿马科夫切换放牧模型可以用方程5来说明：CSADt，1=γ1,0+γ1,1 | Rm，1 |+γ1,2Rm，t+γ1，kCSADt-k+εt，sεt，s=N（0，σ）St=1CSADt，2=γ2,0+γ2,1 | Rm，2 |+γ2,2Rm，t+γ2，kCSADt-k+εt，sεt，s=N（0，σ）St=2。。。。。。。。。CSADt，s=γs，0+γs，1 | Rm，s |+γs，2Rm，t+γs，kCSADt-k+εt，sεt，s=N（0，σs）St=s（6），其中，p被定义为马尔可夫链的转移概率，因此，可以表示为在区域内的概率，假设区域内的状态等于j。因此，知道该模型将能够识别何时展品放牧或不放牧，除了不同程度的这种行为。表2：全样本条件下放牧行为的回归估计。静态区域截距0.005*1.883 0.025***3.138 0.025***3.138 0.025***3.138kRm，tk 0.240***3.17 1.955***4.5-0.385***-5.066 0.581***5.189Rm，t-0.27-1.079-9.979***-2.479 1.645***8.989-0.902***-3.685CSADt-10.430***18.998 0.371***6.29 0.336***8.403 0.401***9.423CADT-20.220***9.098 0.193**2.573 0.136**2.016 0.184***3.652CADT-30.277***12.227 0.280***3.855 0.177***6.669 0.227***8.678R0.79 0.50 0.76 0.79AIC-4128.8-6004.4此表列出了方程式4的估计系数：CSADt=γ+γs，1 | Ri，t |+γs，2Rm，t+γs，kcsad-k+εt表示是否存在羊群效应。在本规范中，截距是静态的，也就是说，截距不会在不同的制度之间变化，而其他变量则不会变化。第二行中的数字是t-统计，而表1中的***、**和*代表重要信息。表2根据方法学报告了静态模型和三种状态切换模型的估计值，为了实现异方差和自相关一致的标准误差估计值几乎相关，我们必须将注意力集中在与以下相关的系数上，因为它捕获了，然而，这并不重要。

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2022-6-10 05:37:45

可能的解释是，高度的可变性抵消了整个样本的影响，因此，依赖马尔可夫切换模型（Markov Switchingestimates）是有用的，该模型考虑了参数中的动态。根据MS模型对加密货币市场行为的估计，选择完整样本（或“投资组合”）。转到第三个政权，有支持放牧的统计证据，但其规模远低于上文所述的第一个政权。有趣的是，还有第二种状态，反向羊群行为的特点是表现出与市场共识相反的行为，导致加密货币市场中的跨部门收益分散程度更高。已发现行为严重。从图3可以看出，迄今为止最大的一个意外。通过对图表的进一步检查，可以确定区域1和区域2的高概率来拟合数据，上述两种状态已被发现为有利于绝对横截面回报的有力证据，所有模型（静态和MS）的绝对横截面回报均显著且为正，表明与CSAD的离散值呈线性关系。样本6.2不对称市场状态下羊群行为的估计本次调查开始测试根据市值筛选的第一批主要加密货币样本中羊群行为的存在。在过去的章节中，我们发现，当市场出现极端回报时，分散度会降低，然而，它仍然需要区分回报的方向。

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nandehutu2022

2022-6-10 05:37:48

关于这个问题，许多被编码为方程式7的简变量：H（向上，向下）=(1 - D） Rmi f Rm，t≥ 0DRmi f Rm，t<0（7），这导致方程8给出了一个新的规范：CSADt，1=γ0,1+γ1,1D×| Rm，1 |+γ2,1（1- D） ×| Rm，1 |+D×γ3,1Rm，1+γ4,1（1- D） ×Rm，1+γ4+k，1CaDT-k、 1+εt，1St=1CSADt，2=γ0,2+γ1,2D×| Rm，2 |+γ2,2（1- D） ×| Rm，2 |+D×γ3,2Rm，2+γ4,2（1- D） ×Rm，2+γ4+k，2CaDT-k、 2+εt，2St=2。。。。。。CSADt，s=γ0，s+γ1，sD×| Rm，s |+γ2，s（1- D） ×| Rm，s |+D×γ3，sRm，s+γ4，s（1- D） ×Rm，s+γ4+k，sCSADt-k、 s+εt，sSt=s（8）表3报告了等式8中所述静态和制度转换模型在不对称条件下的放牧回归估计。与方程5中描述的模型相比，这一次发现四种制度更适合这种现象。系数的静态回归估计（第5列）证实了当市场呈现正回报时是否存在羊群行为，因为参数导致有足够的统计证据支持这种行为。另一方面，与我们的预期相反，有统计证据表明，在回报率下降的情况下，存在反向羊群效应，这导致了一个结论，即当市场回报率下降时，加密投资者不会遵循共识。事实上，当发生冲突时，这意味着“HODL”策略与数据一致。此外，还根据一个方程式8对MS herding模型的参数进行了估计，以观察静态模型是否无法捕捉极端下降市场环境下潜在的未观察到的动态。尽管在静态模型中，收益递增情况下的羊群行为在1%的水平上显著，但MS模型的扩展揭示了数据生成过程中的真实动态。

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kedemingshi

2022-6-10 05:37:51

特别是，在支持放牧的10%阈值水平下，上述指标之间有一个重要的差异，即发现一个非常强大的显著系数。从图4可以清楚地看出，2017年下半年和2018年第一天，加密货币市场的横截面绝对偏差（ordispersion）水平不断提高，从2018年到样本结束出现了大幅逆转。在此期间，该模型发现，随着价格开始上涨，投资者之间的共识显而易见。7结论本文旨在评估行为金融的相关性，以此作为解释加密市场价格动态的框架，并以投资者的一系列潜在偏差和犹豫不决为中心。为了实现这一目标，回顾了有关认知偏差的文献，这些认知偏差带来了异常存在的证据，或者偏离了金融相关环境中预期的理性。在从行为角度对价格变动进行的各种可能解释中，羊群理论是一种很好的开始讨论的方法，这种理论存在于一种情况下，即个人忽视自己的私人信息，而是遵循后果。羊群效应假说对解释价格变动的明显相关性要求我找到一个实证模型，这让我研究了只有价格才是协调机制的现象。前一种，也是最相关的放牧测试方法，whenChang、Cheng和Khorana（2000）以及其他作者，本研究遵循相同的路线。这项研究的证据表明，投资者经常偏离理性资产定价基准，而是在市场压力情况下遵循共识。

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kedemingshi

2022-6-10 05:37:54

这一发现有着重要的意义，首先，就我而言，这是第一项从羊群假设分析价格之谜的研究，其次，它揭示了一个与互联网上传播的“噪音”相矛盾的信号，该噪音断言存在着对加密市场中的大规模价格变动不敏感的知情人士。《不确定性下判断中的参照：启发与偏见》，阿莫斯·特沃斯基、丹尼尔·卡尼曼和保罗·斯洛维奇编辑，294-305。剑桥：剑桥大学出版社。https://doi.org/DOI:10.1017/CBO9780511809477.022.ArjoonVaalmikki和Chandra Shekhar。2017年，《前沿市场中的国际商业和金融动态羊群分析研究》国际商业和金融研究42。Elsevier B.V.：496–508。https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.01.006.Bachelier，L.1900。“计算的方向。”《高等师范科学年鉴》17:21–86。https://doi.org/10.24033/asens.476.Balcilar、迈赫迈特、里扎·德米雷尔和肖卡特·哈穆德。2013年，“投资者群体和区域切换：来自海湾阿拉伯股市的证据。”《国际金融市场、机构和货币杂志》23（1）。Elsevier B.V.：295–321。https://doi.org/10.1016/j.intfin.2012.09.007。班纳吉，阿比吉特。一个简单的羊群行为模型第四期经济学杂志32（3）：378-89。巴伯、布拉德·M.和特伦斯·奥登。2013年，“个人投资者的行为”在宏观经济学手册中。https://doi.org/http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1872211.Barber、Brad M和Terrance Odean。男孩就是男孩：性别、过度自信和普通股投资《经济学季刊》116（1）：261–92。https://doi.org/10.1093/rfs/hhm079.Barberis，Nicholas和Richard H.Thaler。行为金融学调查在《金融经济学手册》中。

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