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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Identifikation von Trader-Typen anhand von MtGox-Transaktionsdaten
Other Titles Schätzung des Kursverlaufs ohne Willybot mittels Monte Carlo Simulation
Organization Unit
Authors
  • Serge Brunner
Supervisors
  • Luzius Meisser
  • Thorsten Hens
Language
  • German
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Number of Pages 24
Date 2018
Zusammenfassung Diese Bachelorarbeit befasst sich mit den Transaktionsdaten der Bitcoinbörse MtGox, auf der im Zeitraum von 2010 bis anfangs 2014 die Kryptowährung Bitcoin gehandelt werden konnte. Die internen Transaktionsdaten wurden durch einen Leak, nachdem MtGox Insolvenz anmelden musste, öffentlich und können nun im Internet herunter- geladen werden. Diese Transaktionsdaten sind aus verschiedenen Gründen interessant für eine wissenschaftliche Untersuchung. Zum einen ist es im November 2013 einen rapiden Kursanstieg von Bitcoin gekommen. Der Preis für einen Bitcoin in USD stieg innerhalb eines Monats von 200 auf über 1200 um daraufhin auf einen Preis von 80 zu fallen. Dieser rapide Kursanstieg bzw. Preisab- fall könnte durch den sogenannten Willybot ausgelöst worden sein. Dieser Willybot umfasst mehrere Bots, die nach einem bestimmten Verhaltensmuster im Zeitraum Februar 2013 bis anfangs 2014 Bitcoins ca. 600000 Bitcoins erworben und den Kursverlauf von Bitcoin beeinflusst haben. Diese Bots sind aufgrund ihrer User-ID und anderen Charakteristiken im MtGox Transaktionsdatenset identifizierbar. Die Anhaltspunkte für die Identifikation bietet der Willybotreport (Anonym, 2014). Die Autoren Gandel et al. (2017) haben in einem Paper den Einfluss des Willybots auf den Preis untersucht und sind zum Schluss gekommen, dass der Willybot einen wesentlichen Einfluss gehabt haben muss. Diese Arbeit befasst sich in einem ersten Teil mit einer statistischen Aufbereitung der Trans- aktionen. Das Datenset ist mit 16 Millionen Datenpunkten sehr umfassend, weswegen die Aufbereitung in der Programmiersprache Python durchgeführt wird. Für die Datenaufbereitung wird das Datenset von schlechten Datenpunkten gesäubert, damit der Kursverlauf von Bitcoin anhand der Transaktionsdaten des MtGox Datensets dargestellt werden kann. Des Weiteren soll anhand der aufbereiteten Daten der Einfluss von Inflow und Outflow auf den Kurs und die Volatilität berechnet werden. Der Effekt von Inflow und Outflow wurde anhand einer Regression in R geschätzt. Dabei stellte man fest, dass die absolute Zunahme bzw. Abnahme von Inflow und Outflow einen signifikanten Effekt auf die Veränderung des Kurses hat. In einem zweiten Teil der Arbeit wird der Willybot analog zum Vorgehen von Gandel et al. (2017) in den Daten identifiziert und beschrieben. Gandel et al. (2017) haben in ihrer Untersuchung den Einfluss des Willybots auf den Kurs gemessen und festgestellt, dass der Willybot einen signifikanten Einfluss auf den Kursverlauf hatte. Dies wirft die Frage auf, wie sich der Kursverlauf ohne die Transaktionen des Willybots entwickelt hätte. Um diese Fragestellung zu bearbeiten, wird eine Monte-Carlo-Simulation für die möglichen Kursverläufe ohne Willybot durchgeführt. Monte-Carlo-Simulationen sind eine in der Finance verbreitete Technik, um Prognosen bezüglich der Preisentwicklungen von Aktien und Derivaten zu erstellen. Dabei wird aufgrund von Daten in der Vergangenheit und basierend auf Annahmen wie einer Normalverteilung der Daten und dem Gesetz der grossen Zahlen, auf die Wahrscheinlichkeitsverteilung von zukünftigen Zuständen geschlossen. Dies geschieht anhand der Durchführung einer Vielzahl an Zufallssimu- lationen. Diese Simulationen wird in der Programmiersprache Python durchgeführt und kommt zum Ergebnis, dass eine Preisentwicklung, wie sie sich unter der Aktivität des Willybots ergeben hat, basierend auf der Monte-Carlo-Simulation, als äusserst unwahrscheinlich herausstellt. Dabei kann festgehalten werden, dass der Bitcoinkurs, der sich anhand der Monte-Carlo-Simulation ergeben hat, mit einer hohen Wahrscheinlichkeit weit unter dem Kurs von über 1200. Dies spricht dafür, dass der rapide Kursanstieg bzw. Kursab- fall mitunter durch den Willybot verursacht wurde, was die bisherigen Forschungen von Gandel et al. (2017) bestätigen würde.
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