Kripto Para Piyasasında Yüksek Frekanslı Verilerde Sürü Davranışı

Author:

Kahraman İbrahim Korkmaz1ORCID

Affiliation:

1. Pamukkale Üniversitesi

Abstract

Bu çalışma, kripto para yatırımcılarının sürü davranışı sergileyip sergilemediğini araştırarak literatüre katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Ayrıca, bu çalışma kripto para piyasasındaki sürü davranışını günlük frekanslar yerine yüksek frekanslı veriler kullanarak incelemektedir. Kripto para piyasasının küresel yapısı göz önüne alındığında, gün içi veriler daha hassas bir analizi kolaylaştırmaktadır. Bu bağlamda, değişen zaman aralıkları ile sürü davranışının değişme olasılığı araştırılmaktadır. Bu şekilde, yatırımcıların hangi zaman aralıklarında kendi bilgi ve kanıtlarını yeterince kullanmadan diğer yatırımcıların hareketlerini takip ettikleri tespit edilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışma, hem Yatay Kesit Standart Sapma (CSSD) hem de Yatay Kesit Mutlak Sapma (CSAD) metodolojilerini kullanarak kripto para yatırımcılarının sürü davranışı sergileyip sergilemediğini araştırmaktadır. Sürü davranışının zaman boyutu da 15 dakika, 30 dakika, 1 saat, 2 saat, 3 saat, 6 saat, 12 saat ve günlük veri setleri olmak üzere farklı zaman aralıklarında sürü davranışı analizi yapılarak incelenmiştir. Analiz, 1 Ocak 2017’den 31 Aralık 2022’ye kadar olan dönemi kapsamaktadır ve toplam piyasa değerinin %70’sinden fazlasını temsil eden başlıca kripto para birimlerinden (BTC, ETH, LTC, XRP ve BCH) oluşmaktadır. Bu çalışmada, tüm dönem göz önünde bulundurulduğunda, yüksek frekanslı verilerde sürü davranışına dair herhangi bir kanıt bulunamamıştır. Aşırı fiyat hareketleri rasyonel varlık fiyatlandırma modelleri ile açıklanabilir. Başka bir deyişle, kripto para yatırımcılarının alım satım kararları diğer yatırımcıların davranışlarını taklit etmiyor ve yatırımcılar kendi bilgilerine dayanarak karar almaktadır. Dahası, kripto para yatırımcıları için negatif etkilerin pozitif etkilerden daha baskın olduğu söylenebilir. Sonuç olarak, kripto para yatırımcıları negatif bilgiye pozitif bilgiden daha duyarlıdır. Bu çalışmanın sonuçları kripto para piyasası için çeşitli çıkarımlara sahiptir. İlk olarak, sürü davranışının olmaması, kripto para yatırımcılarının kendi bilgilerine dayanarak rasyonel yatırım kararları alma olasılıklarının daha yüksek olduğunu göstermektedir. Bu, sürü davranışının sıklıkla gözlemlendiği geleneksel finans piyasalarının aksine bir durumdur. İkinci olarak, sonuçlar kripto para yatırımcılarının negatif bilgiye pozitif bilgiden daha duyarlı olduğunu göstermektedir. Bu durum, kripto para piyasasının hala nispeten yeni ve değişken bir piyasa olmasından kaynaklanıyor olabilir. Sonuç olarak, yatırımcıların olumsuz haberler karşısında pozisyonlarını satma olasılığı, olumlu haberler karşısında pozisyonlarını satın alma olasılığından daha yüksek olabilir. Son olarak, bu çalışmanın sonuçları özellikle bilgili yatırımcıların ve muhtemelen kurumsal yatırımcıların kripto para piyasasındaki hakimiyetini vurgulamaktadır. Bunun nedeni, bu yatırımcıların rasyonel yatırım kararları almalarını sağlayacak bilgi ve kaynaklara erişimlerinin daha yüksek olması olabilir. Buna ek olarak, önemli piyasa değerine sahip kripto para birimleri daha rasyonel yatırımcılar tarafından tutulduğu için sürü davranışını gözlemlemek mümkün olmamış olabilir. Yüksek frekanslı verilerde sürü davranışının görülmemesi, kripto para piyasasındaki yatırımcıların bilgiyi fiyatlara hızlı bir şekilde dahil ettiğini ve bunun da kısa zaman aralıklarında etkin bir piyasanın göstergesi olduğunu göstermektedir. Sonuçlarımız, yatırımcıların kısa zaman aralıklarında kitlesel davranışların neden olduğu ani ve irrasyonel piyasa hareketlerinden daha az endişe duyabileceğini göstermektedir. Dahası, bu durum yatırımcıların başkalarının eylemlerinden aşırı derecede veya hızlı piyasa hareketlerine yol açabilecek şekilde etkilenmediğini göstermektedir. Dolayısıyla çalışmamız, yüksek frekanslı kripto para verilerinde sürü davranışının olmamasının önemini vurgulamakta ve etkin piyasalar, yatırım stratejileri ve risk yönetimi uygulamaları için değerli bilgiler sağlamaktadır.

Publisher

Hitit Sosyal Bilimler Dergisi

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3