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

Складність Лемпеля-Зіва та кризи ринку криптовалют

The informational (Kolmogorov) measure of complexity in accordance with the Lempel-Ziv algorithm (LZC) is calculated for the logarithmic returns of daily Bitcoin/$values. The calculations were carried out for a moving window with a variation in its size (50–250 days) in increments of one day in the framework of the implemented coarse graining procedure. It is shown that in both mono-and multi-scaling versions, LZC is sensitive to noticeable fluctuations in the Bitcoin price that occur as a result of critical events in the cryptocurrency market. In equilibrium, stable state, having a relatively low value, LZC rapidly increases immediately before the crisis, which proves the dominance of the chaotic component of the time series. The classification and periodization of crisis phenomena in the cryptocurrency market for the period 2010–2020 has been carried out. The results demonstrate the possibility of using the LZC measure as an indicator-precursor of crisis phenomena in the cryptocurrency market.Інформаційна (колмогоровской) міра складності відповідно до алгоритму Лемпеля-Зіва (LZC) розрахована для логарифмічного повернення денних значень біткойн/$. Розрахунки проводилися для рухомого вікна зі зміною його розміру (50-250 днів) з кроком в один день в рамках впровадженої процедури грубого гранулювання. Показано, що як в моно-, так і в багатомасштабних версіях LZC чутливий до помітних коливань ціни біткойнов, що виникають в результаті критичних подій на ринку криптовалюта. У рівноважному стабільному стані, що має відносно низьке значення, LZC швидко зростає безпосередньо перед кризою, що доводить домінування хаотичної складової часового ряду. Проведено класифікацію та періодизація кризових явищ на ринку криптовалюта за період 2010-2020 рр. Результати демонструють можливість використання показника LZC як індикатора-передвічника кризових явищ на ринку криптовалюта

Теорія складних мереж та передвісники фінансових крахів

Based on the network paradigm of complexity in the work, a systematic analysis of the dynamics of the largest stock markets in the world and cryptocurrency market has been carried out. According to the algorithms of the visibility graph and recurrence plot, the daily values of stock and crypto indices are converted into a networks and multiplex networks, the spectral and topological properties of which are sensitive to the critical and crisis phenomena of the studied complex systems. This work is the first to investigate the network properties of the crypto index CCI30 and the multiplex network of key cryptocurrencies. It is shown that some of the spectral and topological characteristics can serve as measures of the complexity of the stock and crypto market, and their specific behaviour in the pre-crisis period is used as indicators-precursors of critical phenomena.Виходячи з мережевої парадигми складності роботи, а проведено систематичний аналіз динаміки найбільших фондових ринків світу та ринку криптовалют. Відповідно до алгоритмів графіку видимості та графіку повторень, добові значення фондових та криптоіндексів перетворюються на мережі та мультиплексні мережі, спектральні та топологічні властивості яких чутливі до критичних та кризових явищ досліджуваних складних систем. Ця робота є першою, яка досліджує мережеві властивості криптоіндексу CCI30 та мультиплексної мережі ключових криптовалют. Показано, що деякі спектральні та топологічні характеристики можуть служити мірами складності фондового та крипто-ринку, а їх специфічна поведінка в докризовий період використовується як індикатори-попередники критичних явищ

Modelling multifractal properties of cryptocurrency market

The paper focuses on the study of the effect of long memory and the analysis of the multifractal properties of the time series of the most capitalized cryptocurrencies for the period from 2010 to 2018. To do this, the Hurst exponent is calculated by both R/S analysis and the Detrended Fluctuation Analysis being more stable in the case of non-stationary time series. Our results show that time series of cryptocurrencies to be persistent during almost the whole study period that do not allow accepting the hypothesis concerning the efficiency of the cryptocurrency market. We also found that (i) time series became anti-persistent during the periods of market crisis phenomena and turbulence; (ii) the Hurst exponents showed significant fluctuations about the value of 0.5. In addition, we conduct a multifractal analysis of cryptocurrency time series that allows us to assess the state and stability of the market.The calculated spectrum of multifractality shows that the cryptocurrency market comes out of a crisis state, since the width of the multifractality spectrum has the maximum value for all cryptocurrencies

Еконофізика показників сталості

In this paper, the possibility of using some econophysical methods for quantitative assessment of complexity measures: entropy (Shannon, Approximate and Permutation entropies), fractal (Multifractal detrended fluctuation analysis – MF-DFA), and quantum (Heisenberg uncertainty principle) is investigated. Comparing the capability of both entropies, it is obtained that both measures are presented to be computationally efficient, robust, and useful. Each of them detects patterns that are general for crisis states. The similar results are for other measures. MF-DFA approach gives evidence that Dow Jones Sustainability Index is multifractal, and the degree of it changes significantly at different periods. Moreover, we demonstrate that the quantum apparatus of econophysics has reliable models for the identification of instability periods. We conclude that these measures make it possible to establish that the socially responsive exhibits characteristic patterns of complexity, and the proposed measures of complexity allow us to build indicators-precursors of critical and crisis phenomena.У цій роботі досліджується можливість використання деяких кількох еконофізичних методів для кількісної оцінки вимірювань складності: ентропії (Шеннона, наближеної та перестановочної ентропій), фрактальної (Мультифрактальний аналіз тенденцій флуктуацій-MF-DFA) та квантової (принцип невизначеності Гейзенберга). Порівнюючи можливості обох ентропій, було отримано, що обидва показники представлені як обчислювально ефективні, надійні та корисні. Кожен з них виявляє закономірності, загальні для кризових станів. Схожі результати є і для інших заходів. Підхід MF-DFA свідчить про те, що індекс стійкості Доу-Джонса є мультифрактальним, і ступінь його суттєво змінюється в різні періоди. Крім того, ми демонструємо, що квантовий апарат еконофізики має надійні моделі для ідентифікації періодів нестабільності. Ми робимо висновок, що ці заходи дозволяють встановити, що соціально чутливі мають характерні моделі складності, а запропоновані заходи складності дозволяють будувати показники-попередники критичних та кризових явищ

Порівняльний аналіз привабливості інвестиційних інструментів на основі аналізу ринкової динаміки

The article continues the authors' research on solving the problem of choosing the most attractive investment instrument from a variety of alternatives, based on a comparative analysis of the dynamics for the respective markets. The nature of the dynamics affects the predictability level of the investor's income and is determined by finding out which hypothesis corresponds to the dynamics: the efficient market hypothesis, the fractal market hypothesis and the coherent market hypothesis. The methodology of comparative analysis developed by the authors is based on the use of statistical analysis methods combined with the methods of complex fractal analysis. It makes it possible to reveal the presence of deterministic chaos in the dynamics and to obtain estimates of the long-term memory in time series. The calculated characteristics of the fuzzy set of the memory depth for time series make it possible to draw conclusions about the financial instruments preference for the investor. The methodology developed by the authors is applied to three markets. A comparative analysis of three instruments (gold, EUR/USD currency pair and Bitcoin cryptocurrency) was carried out. The dynamics of prices and profitability for financial instruments in the conditions before the onset of the COVID-19 crisis and during it is considered.Стаття продовжує дослідження авторів щодо вирішення проблеми вибору найбільш привабливого інвестиційного інструменту з безлічі альтернатив на основі порівняльного аналізу динаміки для відповідних ринків. Характер динаміки впливає на рівень передбачуваності доходу інвестора і визначається шляхом з'ясування, яка гіпотеза відповідає динаміці: гіпотеза ефективного ринку, гіпотеза фрактального ринку та гіпотеза когерентного ринку. Розроблена авторами методологія порівняльного аналізу базується на використанні методів статистичного аналізу у поєднанні з методами комплексного фрактального аналізу. Це дає змогу виявити наявність детермінованого хаосу в динаміці та отримати оцінки довгострокової пам’яті у часових рядах. Розраховані характеристики нечіткого набору глибини пам'яті для часових рядів дозволяють зробити висновки про перевагу фінансових інструментів для інвестора. Розроблена авторами методологія застосовується до трьох ринків. Було проведено порівняльний аналіз трьох інструментів (золото, валютна пара EUR/USD та криптовалюта біткойн). Розглянуто динаміку цін та рентабельності фінансових інструментів в умовах до настання кризи COVID-19 та під час неї

Ідентифікація біржових крахів за нечіткими мірами складності

This study, for the first time, presents the possibility of using fuzzy set theory in combination with information theory and recurrent analysis to construct indicators (indicators-precursors) of crisis phenomena in complex nonlinear systems. In our study, we analyze the 4 most important crisis periods in the history of the stock market – 1929, 1987, 2008 and the COVID-19 pandemic in 2020. In particular, using the sliding window procedure, we analyze how the complexity of the studied crashes changes over time, and how it depends on events such as the global stock market crises. For comparative analysis, we take classical Shannon entropy, approximation and permutation entropy, recurrent diagrams, and their fuzzy alternatives. Each of the fuzzy modifications uses three membership functions: exponential, sigmoidal, and simple linear functions. Empirical results demonstrate the fact that the fuzzification of classical entropy and recurrence approaches opens up prospects for constructing effective and reliable indicators-precursors of critical events in the studied complex systems.В даному дослідженні вперше представлено можливість використання теорії нечітких множин у поєднанні з теорією інформації та рекурентним аналізом для побудови індикаторів (показників-передвісників) кризових явищ у складних нелінійних системах. У нашому дослідженні проаналізовано 4 найважливіші кризові періоди в історії фондового ринку - 1929, 1987, 2008 рр. та пандемія COVID-19 у 2020 році. Зокрема, використовуючи процедуру ковзного вікна, ми аналізуємо, як складність досліджуваних крахів змінюється з часом, і як вона залежить від таких подій, як глобальні кризи на фондовому ринку. Для порівняльного аналізу взято класичну ентропію Шеннона, ентропію апроксимації та перестановки, рекурентні діаграми та їх нечіткі альтернативи. Кожна з нечітких модифікацій використовує три функції належності: експоненціальну, сигмоїдальну та просту лінійну. Емпіричні результати демонструють той факт, що фазифікація класичних ентропійного та рекурентного підходів відкриває перспективи для побудови ефективних та надійних індикаторів-передвісників критичних подій у досліджуваних складних системах

Провісники нафтових потрясінь. Еконофізичний підхід в екологічній науці

The instability of the price dynamics of the energy market from a theoretical point of view indicates the inadequacy of the dominant paradigm of the quantitative description of pricing processes, and from a practical point of view, it leads to abnormal shocks and crashes. A striking example is the COVID-stimulated spring drop of spot prices for crude oil by 305% to $36.73 a barrel. The theory of complex systems with the latest complex networking achievements using pragmatically verified econophysical approaches and models can become the basis of modern environmental science. In this case, it is possible to introduce certain measures of complexity, the change in the dynamics of which makes it possible to identify and prevent characteristic types of critical phenomena. In this paper, the possibility of using some econophysical approaches for quantitative assessment of complexity measures: (1) informational (Lempel-Ziv measure, various types of entropies (Shannon, Approximate, Permutation, Recurrence), (2) fractal and multifractal (Multifractal Detrended Fluctuation Analysis), (3) recurrent (Recurrence Plot and Recurrence Quantification Analysis), (4) Lévy’s stable distribution properties, (5) network (Visual Graph and Recurrence based) and (6) quantum (Heisenberg uncertainty principle) is investigated. Each of them detects patterns that are general for crisis states. We conclude that these measures make it possible to establish that the socially responsive exhibits characteristic patterns of complexity and the proposed measures of complexity allow us to build indicators-precursors of critical and crisis phenomena. Proposed quantitative measures of complexity classified and adapted for the crude oil market. Their behavior in the face of known market shocks and crashes has been analyzed. It has been shown that most of these measures behave characteristically in the periods preceding the critical event. Therefore, it is possible to build indicators-precursors of crisis phenomena in the crude oil market.Нестабільність динаміки цін на енергетичному ринку з теоретичної точки зору свідчить про неадекватність домінуючої парадигми кількісного опису процесів ціноутворення, а з практичної точки зору це призводить до аномальних потрясінь і крахів. Яскравий приклад-весняне падіння спотових цін на нафту на 305% до 36,73 доларів за барель, викликане COVID-19. Теорія складних систем з найновішими досягненнями в комплексних мережах з використанням прагматично перевірених еконофізичних підходів та моделей може стати основою сучасної екологічної науки. У цьому випадку можна запровадити певні показники складності, зміна динаміки яких дає змогу виявити та запобігти характерним типам критичних явищ. У цій роботі розглядається можливість використання деяких еконофізичних підходів для кількісної оцінки заходів складності: (1) інформаційний (міра Лемпеля-Зіва, різні типи ентропій (Шеннон, наближена, перестановка, повторюваність), (2) фрактальна та мультифрактальна (багатофрактальна) Detrended Fluctuation Analysis), (3) рекуррентні (Recurrence Plot and Recurrence Quantification Analysis), (4) Stability Distribution Properties Lévy, (5) network (Visual Graph and Recurrence based) та (6) квант (принцип невизначеності Гейзенберга). Кожен із них виявляє загальні для кризових станів закономірності. Ми прийшли до висновку, що ці заходи дозволяють встановити, що соціально чутливі прояви характерних моделей складності, а запропоновані показники складності дозволяють будувати показники-попередники критичних та кризових явищ. Запропоновані кількісні показники складності, класифіковані та адаптовані для ринку сирої нафти, їх поведінка в умовах відомих ринків були проаналізовані скачки та аварії. Було показано, що більшість цих заходів поводяться характерно в періоди, що передують критичній події. Тому на ринку сирої нафти можна будувати індикатори-попередники кризових явищ

Комп'ютерні науки та інженерія програмного забезпечення

This volume represents the proceedings of the 1st Student Workshop on Computer Science & Software Engineering (CS&SE@SW 2018), held in Kryvyi Rih, Ukraine, in November 30, 2018. It comprises 20 contributed papers that were carefully peer-reviewed and selected from 25 submissions. The accepted papers present the ideas and early results of master’s and PhD projects.Цей том представляє матеріали 1-го студентського семінару з комп'ютерних наук та інженерії програмного забезпечення (CS&SE@SW 2018), який відбувся у Кривому Розі, Україна, 30 листопада 2018 року. Він включає 20 доповідей, які пройшли ретельне рецензування та були відібрані з 25 подань. Прийняті доповіді представляють ідеї та перші результати магістерських і докторських проектів