Between financial and algorithmic dynamics of cryptocurrencies: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article aims at investigating the extent to which the algorithmic nature (i.e., mining process) of cryptocurrencies might influence their dynamics and interaction with some major economic indicators. Our study observes that proof‐of‐stake based cryptocurrencies are less correlated with other crypto‐assets offering more opportunities for diversifying portfolio strategy. We also observe a positive correlation between the proof‐of‐work based cryptocurrencies and the oil price. This article discusses these matters and suggests that the differences in cryptocurrencies' dynamics are more related to their service or purpose rather than their mining protocol. This claim contributes to the current debates on the intrinsic value of cryptocurrencies and it is illustrated with a discussion of the Stellar (XLM) and Ether (ETH) cases. Beyond our empirical results, our article suggests that, the liquidity and the returns dynamics of cryptocurrencies might be affected by two different aspects. Precisely, the former appears to be influenced by the economic service for which these cryptocurrencies are used, while cryptocurrencies' returns are more reactive to the way their cryptographic validation is operated. Our findings also suggest that an analysis through the economic service/purpose of cryptocurrencies is actually appropriate to understand their dynamics in relation to economic indicators. This perspective implicitly questions the monetary aspect often associated with cryptocurrencies and it calls for a more categorized research (by economic purpose) of cryptocurrencies whose potential intrinsic value would then be related to their economic purpose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».