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Intricacy of cryptocurrency returns

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-583186
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.58318
Nagl, Maximilian
[img]Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
PDF - Veröffentlichte Version
(469kB)
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 28 Mai 2024 07:44



Zusammenfassung

This paper quantifies the intricacy, i.e., non-linearity and interactions of predictor variables, in explaining cryptocurrency returns. Using data from several thousand cryptocurrencies spanning 2014 to 2022, we observe a notably high level of intricacy. This provides a quantitative measure why linear models are often outperformed by machine learning algorithms in predicting cryptocurrency ...

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