Соловйов, ВолодимирSoloviov, VolodymyrСоловйова, В.Soloviova, V.Матвійчук, Андрій ВікторовичMatviichuk, AndriiМатвийчук, Андрей ВикторовичСемеріков, С.Semerikov, S.Бєлінський, А.Bielinskyi, A.2023-12-152023-12-152022-06Аналіз крос-кореляційного зв’язку між біткоїном та фондовим ринком [Електронний ресурс] / Соловйов В., Соловйова В., Матвійчук А. [та ін.] // Інформаційні технології в освіті, науці і техніці (ІТОНТ-2022) : тези доп. VІ Міжнар. наук.-практ. конф., Черкаси, 23–25 черв. 2022 р. / М-во освіти і науки України, Черкас. держ. технолог. ун-т [та ін.] ; [редкол.: Фауре Е. В. (голова) та ін.]. – Електрон. текст. дані. – Черкаси : ЧДТУ, 2022. – С. 114–117. – Назва з титул. екрану.https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/41652У роботі ми досліджуємо крос-кореляційні зв’язки між фондовими і криптовалютними ринками. Показники складності, які можуть служити індикаторами (індикаторами-передвісниками) кризових явищ на обох ринках, отримуються із застосуванням кроскореляційного аналізу детрендованих флуктуацій. На прикладі фондових індексів S&P 500 і HSI та криптовалюти біткоїн, яка переважно і визначає існування крипторинку, ми оцінюємо динаміку кроскореляцій на обох ринках. Використовуючи підхід ковзного вікна, ми локалізуємо їх динаміку в часі і визначаємо високий ступінь нелінійності з домінуючою антиперсистентністю в періоди крахів для кожного індексу. Існування індикаторів, що здатні ідентифікувати періоди з високим і низьким ступенем крос-кореляцій для фондового і крипторинків становить перспективи для надійної торгівлі із кількома парами активів та ефективної диверсифікації потенційних ризиків. In this study, we examine cross-correlation relationships between stock and cryptocurrency markets. The measures of complexity, which can serve as indicators (indicators-precursors) in both markets are retrieved from Detrended Cross-Correlations Analysis (DCCA). On the example of the S&P 500 and HSI stock indices and the Bitcoin cryptocurrency, which mostly determines the existence of the crypto market, we assess the variation of cross-correlations in both markets. Using the sliding window approach, we localize their dynamics across time and indicate a high degree of non-linearity with dominant antipersistency during crash periods for each index. The existence of indicators that are able to detect the periods of high and low cross-correlations for stock and crypto markets provides prospects for reliable trading with several pairs of assets and effective diversification of their risks.ukфондовий риноккрипториноккрос-кореляціїкрахіндикатор-передвісникstock marketcrypto marketcross-correlationscrashindicator-precursorArticle