Bitcoin-Perpetual-Swap-Funding-Raten mit GARCH modellieren

Zusammenfassung

Die Studie untersucht den Zusammenhang zwischen inversen Perpetual-Swap-Kontrakten auf BitMEX und den zugehörigen Funding-Raten. Sie berichtet, dass die Funding-Raten heteroskedastisch sind, und verwendet eine Granger-Kausalitätsanalyse, um gerichtete Zusammenhänge zwischen Funding-Raten und inversen Bitcoin-Perpetual-Swap-Kontrakten zu untersuchen. Außerdem entwickelt die Studie einen Ansatz zur Vorhersage von Funding-Raten auf Basis der am besten passenden GARCH-Modelle.

Die Autoren erörtern, ob Funding-Raten Hinweise auf Markttrends geben können, und stellen die Auswirkungen ihrer Ergebnisse dar. Die Beschreibung nennt weder den Datenzeitraum und die ausgewählten GARCH-Spezifikationen noch die Prognosegenauigkeit oder Richtung und Stärke der kausalen Ergebnisse. Granger-Kausalität zeigt eine zeitliche Vorordnung der Vorhersage innerhalb der untersuchten Daten, beweist aber keinen ökonomischen Mechanismus. Aus der verfügbaren Zusammenfassung geht nicht hervor, ob die Prognosen bei wechselnden Marktregimen oder unter Berücksichtigung von Handelskosten nützlich bleiben.

Kernaussagen

• Die Studie untersucht Funding-Raten inverser Bitcoin-Perpetual-Swaps auf BitMEX.
• Sie beschreibt die Funding-Raten als heteroskedastisch.
• Mit Granger-Kausalität werden Vorhersagebeziehungen zwischen den Raten und den Swap-Kontrakten untersucht.
• GARCH-Modelle werden zur Vorhersage der Funding-Raten angepasst.
• Die Beschreibung nennt keine Prognosegenauigkeit und zeigt nicht, dass Funding-Raten profitable Trades ermöglichen.

Schlagwörter

# BitMEX Funding Correlation with Bitcoin Exchange Rate


# BitMEX Funding Correlation with Bitcoin Exchange Rate









This paper examines the relationship between Inverse Perpetual Swap contracts, a Bitcoin derivative akin to futures and the margin funding interest rates levied on BitMEX. This paper proves the Heteroskedastic nature of funding rates and goes onto establish a causal relationship between the funding rates and the Bitcoin inverse Perpetual swap contracts based on Granger causality. The paper further dwells into developing a predictive model for funding rates using best-fitted GARCH models. Implications of the results are presented, and funding rates as a predictive tool for gauging the market trend is discussed.

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