← All Collections
🔬 7 parts

Causality & Lead-Lag in Markets

Who moves whom — Granger causality, transfer entropy, PCMCI discovery, and the causal ML toolbox (double ML, causal forests, synthetic control) applied to crypto markets.

  1. 01
    تودا-ياماموتو ضد جرانجر المختلف: هل يستمر التأخر في تقدم BTC؟
    Aug 7, 2026 #causal-inference

    تودا-ياماموتو ضد جرانجر المختلف: هل يستمر التأخر في تقدم BTC؟

    تم إجراء علاقة سببية جرانجر على أسعار العملات المشفرة بطريقتين - العوائد المتباينة وتودا-ياماموتو على المستويات - مع تطبيق والد الصحيح، ومصفوفة سببية مصححة فعالة N، واختبار الاستقرار المتجدد لمعرفة ما إذا كان التأخير قابلاً للتداول على الإطلاق.

  2. 02
    Transfer Entropy: Which Way Does Information Flow Between Crypto Assets?
    Aug 24, 2026 #causal-inference

    Transfer Entropy: Which Way Does Information Flow Between Crypto Assets?

    DCC-GARCH tells you when crypto dependence tightens. Transfer entropy tells you which way it points. A directed information-flow measure, its null calibration, and an honest account of what it does and does not add over average pairwise correlation.

  3. 03
    PCMCI: Causal Discovery in Multivariate Crypto Time Series
    Aug 18, 2026 #causal-inference

    PCMCI: Causal Discovery in Multivariate Crypto Time Series

    How PCMCI's two-stage MCI test recovers directed causal links between crypto assets where correlation and bivariate Granger cannot — the construction, the tigramite pipeline, and the real-data study it still needs.

  4. 04
    الغابات السببية للتأثيرات الشرطية للعلاج في التداول
    Aug 1, 2026 #causal-inference

    الغابات السببية للتأثيرات الشرطية للعلاج في التداول

    كل اختبار إرجاع في هذه المدونة يقدر متوسطاً شرطياً. الغابات السببية تقدر تأثير العلاج الشرطي بدلاً من ذلك — tau(x) وليس mu(x) — مع تقسيم صادق، وتمثيل أوزان نواة تكيفية، واختبار معايرة يخبرك ما إذا كان التباين الذي وجدته حقيقياً.

  5. 05
    التعلم الآلي المزدوج: تقدير معامل السببية بدلاً من التنبؤ بالعوائد
    Aug 2, 2026 #causal-inference

    التعلم الآلي المزدوج: تقدير معامل السببية بدلاً من التنبؤ بالعوائد

    كل نموذج في هذه المدونة حتى الآن يجيب عن السؤال 'ماذا يتنبأ بماذا؟'. التعلم الآلي المزدوج يجيب 'ماذا يسبب ماذا؟' - مع خطأ معياري يمكنك الدفاع عنه. النموذج الخطي الجزئي،および Neyman orthogonality، والتقاطع المطهر عبر البيانات، وحساب صريح لسبب بقاء فاصل الثقة DML صالحاً لسؤال محدد مسبقاً واحداً فقط.

  6. 06
    The Other Way a Regression Lies: Endogeneity, 2SLS, and the Gamma Calibration Problem
    Aug 10, 2026 #causal-inference

    The Other Way a Regression Lies: Endogeneity, 2SLS, and the Gamma Calibration Problem

    Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.

  7. 07
    Synthetic Control Methods for Evaluating Trading Strategies
    Aug 21, 2026 #causal-inference

    Synthetic Control Methods for Evaluating Trading Strategies

    This series has priced the selection route to a false edge — DSR prices the winner, PBO prices the search. Neither touches confounding: the strategy that made money because volatility doubled the week you deployed it. The Synthetic Control Method builds a weighted counterfactual from a donor pool of untouched instruments and gives you a falsification criterion and a placebo p-value.