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.
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Aug 7, 2026 #causal-inferenceToda-Yamamoto vs Differenced Granger: Does the BTC Lead-Lag Survive?
Granger causality on crypto prices done two ways — differenced returns and Toda-Yamamoto on levels — with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.
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Aug 24, 2026 #causal-inference転送エントロピー：暗号資産間の情報はどちらへ流れるのか？
DCC-GARCH は暗号資産の依存関係がいつ強まるかを示す。転送エントロピーはその方向を示す。方向付き情報フローの指標、その帰無校正、そして平均ペア相関を超えて何を加えられるか、何を加えられないかを正直に説明する。
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Aug 18, 2026 #causal-inferencePCMCI: 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.
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Aug 1, 2026 #causal-inference取引における不均一処置効果のための因果関係フォレスト
このブログのすべてのバックテストは条件付き平均を推定します。因果フォレストは代わりに条件付き処置効果を推定します — tau(x)はmu(x)ではなく — honest splitting、適応型カーネル重み表現、およびあなたが見つけた不均一性が本物かどうかを伝える較正テスト付きです。
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Aug 2, 2026 #causal-inferenceダブルマシンラーニング：リターンを予測する代わりに因果パラメータを推定する
このブログのすべてのモデルはこれまで「何が何を予測するか」という問いに答えてきました。ダブルMLは「何が何を引き起こすか」に答えます — 捍衛できる標準误差付きで。部分的に線形なモデル、Neyman直交性、オーダーブックデータでのパージド交差検証、そして有効なDML信頼区間が事前に指定された1つの問いに対してのみ成立するという正直な説明。
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Aug 10, 2026 #causal-inferenceThe 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.
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Aug 21, 2026 #causal-inferenceトレーディング戦略を評価するための合成コントロール法
このシリーズでは、偽のエッジへ至る選択経路を評価してきた——DSR は勝者を、PBO は探索を評価する。しかし交絡には触れていない。導入した週にボラティリティが倍になったために利益を出した戦略だ。合成コントロール法は、手を加えていない銘柄のドナープールから重み付き反実仮想を作り、反証基準とプラセボ p 値を与える。