High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure (2025)
- Autor:
- Autor USP: PINTO, MATEUS GONZALEZ DE FREITAS - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.bir.2025.07.016
- Assunto: MATEMÁTICA APLICADA
- Keywords: Bitcoin futures; Cryptocurrency; Market microstructure; High-frequency trading; Mixture of Distributions Hypothesis; Intraday pattern
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Borsa Istanbul Review
- ISSN: 2214-8450
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 25, n. 6, p. 1378-1390, 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas. High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure. Borsa Istanbul Review, v. 25, n. 6, p. 1378-1390, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bir.2025.07.016. Acesso em: 23 jan. 2026. -
APA
Pinto, M. G. de F. (2025). High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure. Borsa Istanbul Review, 25( 6), 1378-1390. doi:10.1016/j.bir.2025.07.016 -
NLM
Pinto MG de F. High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure [Internet]. Borsa Istanbul Review. 2025 ; 25( 6): 1378-1390.[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bir.2025.07.016 -
Vancouver
Pinto MG de F. High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure [Internet]. Borsa Istanbul Review. 2025 ; 25( 6): 1378-1390.[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bir.2025.07.016 - Persistence and seasonal long memory in unemployment in the United States
- Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models
- Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models
- A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets
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- Relatório de análise estatística sobre o projeto “Estudo da incidência de casos de dengue no município de Campo Grande no período de 2017 a 2024 com a aplicação de diferentes métodos de análise”
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.bir.2025.07.016 (Fonte: oaDOI API)
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3279115_-_High-frequency_... | Direct link |
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