← 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: Çok Değişkenli Kripto Zaman Serilerinde Nedensel Keşif
    Aug 18, 2026 #causal-inference

    PCMCI: Çok Değişkenli Kripto Zaman Serilerinde Nedensel Keşif

    PCMCI'nin iki aşamalı MCI testi, korelasyon ve iki değişkenli Granger'ın sağlayamadığı kripto varlıkları arasındaki yönlendirilmiş nedensel bağlantıları nasıl kurtarıyor - inşaat, tigramit boru hattı ve hala ihtiyaç duyduğu gerçek veri çalışması.

  4. 04
    Ticaretsel Heterojen Tedavi Etkileri için Nedensel Ormanlar
    Aug 1, 2026 #causal-inference

    Ticaretsel Heterojen Tedavi Etkileri için Nedensel Ormanlar

    Bu blogdaki her geri test, koşullu bir ortalama tahmin eder. Nedensel ormanlar bunun yerine koşullu bir tedavi efekti tahmin eder — tau(x) yerine mu(x) — dürün bölme, uyarlanır çekirdek ağırlık temsili ve bulduğunuz heterojenitenin gerçek olup olmadığını söyleyen bir kalibrasyon testi ile.

  5. 05
    Double Machine Learning: Nedensel Bir Parametre Tahmin Etme Yerine Getiri Tahmin Etme
    Aug 2, 2026 #causal-inference

    Double Machine Learning: Nedensel Bir Parametre Tahmin Etme Yerine Getiri Tahmin Etme

    Bu blogdaki tüm modeller şimdiye kadar 'neyi ne tahmin ediyor?' sorusuna yanıt veriyor. Double ML 'neye ne sebep oluyor?' sorusuna yanıt veriyor — savunabileceğiniz bir standart hata ile. Kısmi lineer model, Neyman ortogonalliği, order book verisi üzerinde temizlenmiş cross-fitting ve geçerli bir DML güven aralığının tam olarak önceden belirlenmiş tek bir soruyu nasıl survive ettiğine dair dürüst bir açıklama.

  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
    Ticaret Stratejilerini Değerlendirmeye Yönelik Sentetik Kontrol Yöntemleri
    Aug 21, 2026 #causal-inference

    Ticaret Stratejilerini Değerlendirmeye Yönelik Sentetik Kontrol Yöntemleri

    Bu seri, seçim rotasını yanlış bir noktaya kadar fiyatlandırdı; DSR kazananı fiyatlandırıyor, PBO ise aramayı fiyatlandırıyor. Her ikisi de kafa karıştırıcı değil: Oynaklığın uyguladığınız hafta iki katına çıkması nedeniyle para kazandıran strateji. Sentetik Kontrol Yöntemi, dokunulmamış enstrümanlardan oluşan bir donör havuzundan ağırlıklı bir karşı olgusal oluşturur ve size bir sahtecilik kriteri ve bir plasebo p değeri verir.