شبكات العملات الرقمية للتنويع والزخم بين الأصول

الملخص

تبني هذه الدراسة شبكة للعملات الرقمية متغيرة بمرور الوقت باستخدام نوعين من المعلومات: قابلية التنبؤ المتبادل بالعوائد والتشابه التقني. وتطبق أسلوب تجميع طيفي ديناميكي مدعوم بالمتغيرات المصاحبة لتقدير المجموعات، أو المجتمعات، مع تطور الشبكة. ويعرض التحليل هذه المجتمعات بوصفها مفيدة لفهم كيفية انتشار المخاطر وكيفية تقسيم السوق.

ويفيد المؤلفون بأن المحافظ التي تحتفظ بعملات رقمية من مجتمعات مختلفة يمكن أن تحقق تنويعاً أفضل للمخاطر. كما يذكرون عائداً لمحفظة زخم مقطعية للعملات الرقمية قدره 1.08% يومياً، ويقولون إن تحليل العوامل السلوكية لا يفسر النتيجة. ولا يحدد الوصف فترة العينة أو الأصول أو بناء المحفظة أو تكاليف التداول أو عدم اليقين المحيط بتقدير العائد. وتجعل هذه النواقص من الصعب الحكم على استمرار الأداء المذكور أو إمكان تحقيقه بعد تكاليف التنفيذ.

الأفكار الرئيسية

• تجمع الشبكة العملات الرقمية وفق قابلية التنبؤ المتبادل بالعوائد والتشابه التقني.
• يقدّر أسلوب التجميع الطيفي الديناميكي المجتمعات مع تغير الشبكة.
• يرى المؤلفون أن التنويع بين المجتمعات قد يحسن تنويع المخاطر.
• يُذكر أن محفظة زخم مقطعية للعملات الرقمية تحقق 1.08% يومياً.
• يُقدّم تحليل العوامل السلوكية دليلاً على أن تلك الآليات لا تقود العوائد المذكورة.

الوسوم

# A Time-Varying Network for Cryptocurrencies


# A Time-Varying Network for Cryptocurrencies









Cryptocurrencies return cross-predictability and technological similarity yield information on risk propagation and market segmentation. To investigate these effects, we build a time-varying network for cryptocurrencies, based on the evolution of return cross-predictability and technological similarities. We develop a dynamic covariate-assisted spectral clustering method to consistently estimate the latent community structure of cryptocurrencies network that accounts for both sets of information. We demonstrate that investors can achieve better risk diversification by investing in cryptocurrencies from different communities. A cross-sectional portfolio that implements an inter-crypto momentum trading strategy earns a 1.08% daily return. By dissecting the portfolio returns on behavioral factors, we confirm that our results are not driven by behavioral mechanisms.

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.