Factores de rendimiento de criptoactivos y arbitraje estadístico transversal

Resumen

Este trabajo estudia modelos de factores para la sección transversal de los rendimientos diarios de criptomonedas y otros activos digitales, utilizando datos de mercado de plataformas de intercambio. Identifica un factor principal que parece contribuir de forma importante a los rendimientos de los criptoactivos. El documento también describe materiales complementarios para descargar datos, calcular factores de riesgo y realizar backtests fuera de muestra.

Los autores sugieren que el arbitraje estadístico transversal podría ser viable en criptoactivos si la ejecución es eficiente y es posible vender en corto. El resumen no identifica el factor, no describe cómo se construye, no comunica métricas del backtest ni establece si la oportunidad persiste tras los costes y las fricciones del mercado. Por tanto, su implicación práctica es una pista de investigación, no evidencia de una estrategia lista para desplegarse.

Ideas clave

• El estudio modela los rendimientos diarios de un amplio conjunto de criptoactivos negociados en plataformas de intercambio.
• Identifica un factor principal asociado a los rendimientos transversales de los criptoactivos.
• La investigación incluye backtesting fuera de muestra como parte de su enfoque empírico.
• El posible arbitraje estadístico depende de una ejecución eficiente y del acceso a ventas en corto.

Etiquetas

# 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.

Se muestra íntegramente con atribución según la licencia de la fuente. Licencia: abstract CC0

Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.