عوامل عوائد الأصول الرقمية والمراجحة الإحصائية المقطعية

الملخص

يدرس هذا العمل نماذج العوامل للمقطع العرضي للعوائد اليومية عبر العملات الرقمية والأصول الرقمية الأخرى، باستخدام بيانات السوق من منصات التداول. ويحدد عاملًا رئيسيًا يبدو أن له إسهامًا قويًا في عوائد الأصول الرقمية. كما يصف المستند مواد مساندة لتنزيل البيانات وحساب عوامل المخاطر وإجراء اختبارات باك تست خارج العينة.

ويرى المؤلفون أن المراجحة الإحصائية المقطعية قد تكون ممكنة في الأصول الرقمية، بشرط كفاءة التنفيذ وإمكانية البيع على المكشوف. ولا يسمي الملخص العامل أو يصف طريقة بنائه أو يورد مقاييس باك تست أو يثبت بقاء الفرصة بعد التكاليف واحتكاكات السوق. لذا فالدلالة العملية هي خيط بحثي، لا دليل على استراتيجية قابلة للتطبيق.

الأفكار الرئيسية

• تنمذج الدراسة العوائد اليومية لمجموعة واسعة من الأصول الرقمية المتداولة في المنصات.
• تحدد الدراسة عاملًا رئيسيًا يرتبط بالعوائد المقطعية للأصول الرقمية.
• يشمل البحث اختبار باك تست خارج العينة ضمن منهجه التجريبي.
• تعتمد المراجحة الإحصائية المحتملة على كفاءة التنفيذ وإمكانية البيع على المكشوف.

الوسوم

# Cryptoasset Factor Models


# Cryptoasset Factor Models









We propose factor models for the cross-section of daily cryptoasset returns and provide source code for data downloads, computing risk factors and backtesting them out-of-sample. In "cryptoassets" we include all cryptocurrencies and a host of various other digital assets (coins and tokens) for which exchange market data is available. Based on our empirical analysis, we identify the leading factor that appears to strongly contribute into daily cryptoasset returns. Our results suggest that cross-sectional statistical arbitrage trading may be possible for cryptoassets subject to efficient executions and shorting.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.