Kryptoasset-Renditefaktoren und querschnittlicher statistischer Arbitragehandel

Zusammenfassung

Diese Arbeit untersucht Faktormodelle für den Querschnitt der Tagesrenditen von Kryptowährungen und anderen digitalen Vermögenswerten anhand von Börsenmarktdaten. Sie identifiziert einen führenden Faktor, der offenbar erheblich zu den Renditen von Kryptoassets beiträgt. Das Dokument beschreibt zudem ergänzende Materialien zum Herunterladen von Daten, Berechnen von Risikofaktoren und Durchführen von Backtests außerhalb der Stichprobe.

Die Autoren halten querschnittlichen statistischen Arbitragehandel mit Kryptoassets für möglicherweise umsetzbar, sofern die Ausführung effizient ist und Leerverkäufe möglich sind. Die Zusammenfassung benennt den Faktor nicht, beschreibt nicht seine Konstruktion, nennt keine Backtest-Kennzahlen und zeigt nicht, ob die Gelegenheit Kosten und Marktfriktionen übersteht. Die praktische Bedeutung ist daher ein Forschungsansatz und kein Beleg für eine einsatzbereite Strategie.

Kernaussagen

• Die Studie modelliert Tagesrenditen über eine breite Auswahl börsengehandelter Kryptoassets hinweg.
• Sie identifiziert einen führenden Faktor, der mit Kryptoasset-Renditen im Querschnitt zusammenhängt.
• Zum empirischen Ansatz gehört Backtesting außerhalb der Stichprobe.
• Möglicher statistischer Arbitragehandel setzt effiziente Ausführung und Zugang zu Leerverkäufen voraus.

Schlagwörter

# 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.

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