Порівняльний аналіз криптовалюти та фондових ринків з використанням теорії випадкової матриці

This article demonstrates the comparative possibility of constructing indicators of critical and crash phenomena in the volatile market of cryptocurrency and developed stock market. Then, combining the empirical cross-correlation matrix with the Random Matrix Theory, we mainly examine the statistical properties of cross-correlation coefficients, the evolution of the distribution of eigenvalues and corresponding eigenvectors in both markets using the daily returns of price time series. The result has indicated that the largest eigenvalue reflects a collective effect of the whole market, and is very sensitive to the crash phenomena. It has been shown that introduced the largest eigenvalue of the matrix of correlations can act like indicators-predictors of falls in both markets.Ця стаття демонструє порівняльну можливість побудови показників критичних та крашних явищ на мінливому ринку криптовалюти та розвиненому фондовому ринку. Потім, поєднуючи емпіричну матрицю перехресної кореляції з теорією випадкової матриці, ми в основному вивчаємо статистичні властивості коефіцієнтів перехресної кореляції, еволюцію розподілу власних значень та відповідних власних векторів на обох ринках, використовуючи щоденні доходи часового ряду цін. Результат показав, що найбільше власне значення відображає колективний ефект усього ринку і є дуже чутливим до явищ краху. Показано, що впроваджене найбільше власне значення матриці кореляцій може діяти як показники-провісники падіння обох ринків

Показники Ляпунова як індикатори збоїв на фондовому ринку

The frequent financial critical states that occur in our world, during many centuries have attracted scientists from different areas. The impact of similar fluctuations continues to have a huge impact on the world economy, causing instability in it concerning normal and natural disturbances [1]. The anticipation, prediction, and identification of such phenomena remain a huge challenge. To be able to prevent such critical events, we focus our research on the chaotic properties of the stock market indices. During the discussion of the recent papers that have been devoted to the chaotic behavior and complexity in the financial system, we find that the Largest Lyapunov exponent and the spectrum of Lyapunov exponents can be evaluated to determine whether the system is completely deterministic, or chaotic. Accordingly, we give a theoretical background on the method for Lyapunov exponents estimation, specifically, we followed the methods proposed by J. P. Eckmann and Sano-Sawada to compute the spectrum of Lyapunov exponents. With Rosenstein’s algorithm, we compute only the Largest (Maximal) Lyapunov exponents from an experimental time series, and we consider one of the measures from recurrence quantification analysis that in a similar way as the Largest Lyapunov exponent detects highly non-monotonic behavior. Along with the theoretical material, we present the empirical results which evidence that chaos theory and theory of complexity have a powerful toolkit for construction of indicators-precursors of crisis events in financial markets.Часті фінансові критичні стани, що відбуваються у нашому світі, протягом багатьох століть приваблювали вчених з різних областей. Вплив подібних коливань продовжує мати величезний вплив на світову економіку, викликаючи нестабільність у ній щодо нормальних та природних порушень [1]. Передбачення, передбачення та виявлення таких явищ залишаються величезною проблемою. Щоб запобігти таким критичним подіям, ми зосереджуємо наше дослідження на хаотичних властивостях індексів фондового ринку. Під час обговорення останніх статей, присвячених хаотичній поведінці та складності фінансової системи, ми виявили, що найбільший показник Ляпунова та спектр показників Ляпунова можна оцінити, щоб визначити, чи є система повністю детермінованою чи хаотичною. Відповідно, ми наводимо теоретичні підґрунтя щодо методу оцінки показників Ляпунова, зокрема ми дотримувалися методів, запропонованих Дж. П. Екманом та Сано-Савадою для обчислення спектру показників Ляпунова. За допомогою алгоритму Розенштейна ми обчислюємо лише найбільші (максимальні) показники Ляпунова з експериментального часового ряду, і ми розглядаємо один із показників аналізу кількісного повторення, який подібно до того, як найбільший показник Ляпунова виявляє вкрай немонотонну поведінку. Поряд з теоретичним матеріалом ми наводимо емпіричні результати, які свідчать про те, що теорія хаосу та теорія складності мають потужний інструментарій для побудови показників-попередників кризових подій на фінансових ринках

ICTERI 2020: ІКТ в освіті, дослідженнях та промислових застосуваннях. Інтеграція, гармонізація та передача знань 2020: Матеріали 16-ї Міжнародної конференції. Том II: Семінари. Харків, Україна, 06-10 жовтня 2020 р.

This volume represents the proceedings of the Workshops co-located with the 16th International Conference on ICT in Education, Research, and Industrial Applications, held in Kharkiv, Ukraine, in October 2020. It comprises 101 contributed papers that were carefully peer-reviewed and selected from 233 submissions for the five workshops: RMSEBT, TheRMIT, ITER, 3L-Person, CoSinE, MROL. The volume is structured in six parts, each presenting the contributions for a particular workshop. The topical scope of the volume is aligned with the thematic tracks of ICTERI 2020: (I) Advances in ICT Research; (II) Information Systems: Technology and Applications; (III) Academia/Industry ICT Cooperation; and (IV) ICT in Education.Цей збірник представляє матеріали семінарів, які були проведені в рамках 16-ї Міжнародної конференції з ІКТ в освіті, наукових дослідженнях та промислових застосуваннях, що відбулася в Харкові, Україна, у жовтні 2020 року. Він містить 101 доповідь, які були ретельно рецензовані та відібрані з 233 заявок на участь у п'яти воркшопах: RMSEBT, TheRMIT, ITER, 3L-Person, CoSinE, MROL. Збірник складається з шести частин, кожна з яких представляє матеріали для певного семінару. Тематична спрямованість збірника узгоджена з тематичними напрямками ICTERI 2020: (I) Досягнення в галузі досліджень ІКТ; (II) Інформаційні системи: Технології і застосування; (ІІІ) Співпраця в галузі ІКТ між академічними і промисловими колами; і (IV) ІКТ в освіті