Redes de criptomonedas para diversificación y momentum transversal

Resumen

El estudio construye una red cambiante de criptomonedas con dos tipos de vínculos: la capacidad predictiva cruzada de los rendimientos y la similitud tecnológica. Aplica un método dinámico de clustering espectral asistido por covariables para estimar comunidades teniendo en cuenta ambas fuentes de información. La red busca revelar cómo puede propagarse el riesgo y dónde se segmenta el mercado.

El documento informa de que diversificar entre distintas comunidades estimadas puede mejorar la diversificación del riesgo. También describe una cartera de momentum transversal de criptomonedas con un rendimiento diario informado de 1.08%, y señala que el análisis de factores conductuales no explicó los rendimientos de la cartera. El extracto no especifica la muestra, los costes, los detalles de implementación ni las pruebas de robustez, así que el rendimiento indicado por sí solo no basta para evaluar el desempeño en condiciones reales.

Ideas clave

• Los vínculos entre criptomonedas se estiman a partir de la predictibilidad de los rendimientos y la similitud tecnológica.
• Se usa clustering espectral dinámico asistido por covariables para inferir comunidades cambiantes en la red.
• Las comunidades se presentan como útiles para entender la propagación y la segmentación del riesgo.
• El estudio informa de ventajas de diversificación al mantener activos de distintas comunidades.
• Se informa de que una cartera de momentum transversal entre criptomonedas rinde 1.08% al día; los factores conductuales no explican sus rendimientos.

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# 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.

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.