← 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
    Toda-Yamamoto vs Differenced Granger: Does the BTC Lead-Lag Survive?
    Aug 7, 2026 #causal-inference

    Toda-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.
  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: Көп өзгөрмөлүү крипто убакыт сериясында себептик ачылыш
    Aug 18, 2026 #causal-inference

    PCMCI: Көп өзгөрмөлүү крипто убакыт сериясында себептик ачылыш

    PCMCIдин эки этаптуу MCI тести крипто активдердин ортосундагы багытталган себеп-салдарлык байланыштарды кантип калыбына келтирет, анда корреляция жана бивариаттуу Грейнджер мүмкүн эмес - курулуш, тиграмит түтүгү жана ага дагы эле керек болгон реалдуу маалыматтарды изилдөө.
  4. 04
    Соода-сатыктағы гетерогендүү обработка эффектилер үчүн Causal Forests
    Aug 1, 2026 #causal-inference

    Соода-сатыктағы гетерогендүү обработка эффектилер үчүн Causal Forests

    Бул блогдагы ар бир backtest шартты орточо баалайт. Causal forests анын ордуна шартты обработка эффектиин баалайт — tau(x) mu(x) ордуна — honest splitting, адаптивдүү kernel салмак көрүнүшү жана сиз табкан гетерогендүүлүктүн чын экендигин айткан калибровка тести менен.
  5. 05
    Double Machine Learning: Кийимдерди болжалдуу ордуна себептүү параметриди баалоо
    Aug 2, 2026 #causal-inference

    Double Machine Learning: Кийимдерди болжалдуу ордуна себептүү параметриди баалоо

    Бул блогдагы бардык моделдер "эмне эмнени болжалдайт" деген суроого жооп бериштеди. Double ML "эмне эмнеди кылыт" дегенге жооп берет — коргоого болгон стандартдык катасы менен. Бөлүкчө сызыктуу модель, Neyman ортогоналдуулугу, тартип китеп маалыматтарында тазаланган кросс-фиттинг жана жарактуу DML ишеним аралыгы алдын ала белгиленген бир гана суроого гана жооп береринин кызыктуу баяндамасы.
  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.