Hawkes Process Modeling of Block Arrivals in Bitcoin Blockchain

Abstract

The paper constructs a multi-variate Hawkes process model of Bitcoin block arrivals and price jumps. Hawkes processes are self-exciting point processes that can capture the self-and cross-excitation effects of block mining and Bitcoin price volatility. We use publicly available blockchain datasets to estimate the model parameters via maximum likelihood estimation. The results show that Bitcoin price volatility boost block mining rate and Bitcoin investment return demonstrates mean reversion. Quantile-Quantile plots show that the proposed Hawkes process model is a better fit to the blockchain datasets than a Poisson process model.

Sobre o uso de processos de Hawkes para avaliar a frequência de saltos nos log retornos de criptomoedas

“…Neste sentido, uma questão crítica, ainda amplamente sem resposta (não apenas para criptomoedas), é a medida em que os preços são impulsionados por novas informações. (Michael Mark e Weber, 2020; Luo et al, 2022) observaram via dados de alta frequência que mercados financeiros globais testemunharam múltiplos eventos extremos e descontinuidades (ou saltos) em que grandes quantidades de capital foram rapidamente movidas sem nenhum gatilho exógeno evidente. Logo, compreender o mecanismo gerador, possivelmente endógeno, desses saltos e inferir a frequência com que elas ocorrem, é essencial para avaliar a possibilidade de cenários atípicos ou de maior risco no curto prazo (Barndorff-Nielsen e Shephard, 2004;Law e Viens, 2016).…”