Surviving the Storm: Hazard Models and Signaling Shocks in Bitcoin Prices
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore les facteurs influençant les fluctuations du prix du Bitcoin et identifie les indicateurs clés pour prédire les mouvements du marché. Les tendances positives des prix sont associées à une activité accrue du réseau, à des blocs de plus grande taille et à des retours sur investissement plus élevés, offrant des opportunités potentielles aux investisseurs. À l’inverse, l’augmentation des valeurs du nombre d’actions d’adresse, de la valeur du marché des capitaux, de l’émission de Coinbase et du retour sur investissement, suggère un risque plus élevé de chocs de prix négatifs et de tendances potentielles à la baisse du marché. L’étude met également en évidence des facteurs atténuants tels que la capitalisation du Bitcoin, l’offre actuelle et la vitesse actuelle, offrant des informations précieuses pour améliorer la stabilité du marché. En outre, les résultats suggèrent qu’à mesure que l’ampleur absolue des chocs de prix augmente, la fréquence des chocs de prix négatifs dépasse celle des chocs positifs. Simultanément, on observe une diminution significative de la prévisibilité des chocs négatifs par rapport à la prévisibilité des chocs de prix positifs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".