Detección de anomalías intradía en productos cotizados europeos de criptomonedas

Resumen

Este estudio examina anomalías intradía en productos cotizados de Bitcoin y Ethereum que cotizan en Xetra y Nasdaq Stockholm, utilizando barras de un minuto desde enero de 2024 hasta diciembre de 2025. Su referencia identifica rendimientos negativos extremos ajustando una distribución generalizada de Pareto a las observaciones que exceden el umbral de la cola izquierda. Los autores añaden tres indicadores binarios: divergencia de precios entre plataformas, caídas extremas con poca recuperación durante las diez barras activas siguientes y caídas extremas precedidas por un impulso positivo a corto plazo.

Cada categoría de anomalía representa menos de 1% de las barras. Las pruebas U de Mann-Whitney muestran que las observaciones anómalas presentan diferenciales efectivos, ratios relacionados con la liquidez y desequilibrios del flujo de órdenes más altos que las barras normales. Cuatro clasificadores predicen anomalías con una barra de antelación, con valores de AUC-ROC de hasta 0.82; la importancia por permutación favorece, en general, las medidas de volatilidad a corto plazo y drawdown frente a las variables de microestructura. Estos hallazgos se refieren a la clasificación de anomalías y a las condiciones de mercado asociadas, no a una estrategia de trading probada. El fragmento no detalla los costes de trading ni si actuar a partir de las predicciones sería rentable; los resultados se limitan a los productos, plataformas, periodo y frecuencia de barras especificados.

Ideas clave

• Se utiliza una distribución generalizada de Pareto como referencia para señalar barras con rendimientos negativos extremos.
• Tres indicadores adicionales capturan divergencias entre plataformas, falta de recuperación y reversiones tras un impulso positivo.
• Las barras anómalas se asocian con diferenciales efectivos más amplios, ratios de liquidez más altos y mayores desequilibrios del flujo de órdenes.
• Cuatro clasificadores muestran capacidad predictiva con una barra de antelación, con valores de AUC-ROC de hasta 0.82.
• En general, las medidas de volatilidad a corto plazo y drawdown predicen mejor que las variables de microestructura.

Etiquetas

# Anomaly detection in European cryptocurrency exchange-traded products


# Anomaly detection in European cryptocurrency exchange-traded products









Cryptocurrency exchange-traded products (ETPs) listed on European exchanges provide a regulated environment for studying intraday market anomalies. We study four Bitcoin and Ethereum ETPs traded on Xetra and Nasdaq Stockholm over the period January 2024 - December 2025 using one-minute bars. As a benchmark, we adopt an extreme value theory approach in which anomalous bars are defined as returns falling below a threshold estimated by fitting a generalised Pareto distribution to left-tail exceedances. We then propose three new binary anomaly indicators. The first, a cross-venue divergence anomaly, identifies venue-specific price divergence between the two exchanges. The second is a no-recovery anomaly that identifies extreme price drops followed by little or no recovery over the next ten active bars. The third is a momentum-reversal anomaly that identifies extreme price drops following positive short-term momentum. Although each anomaly type represents fewer than 1% of one-minute bars, statistical analysis using Mann-Whitney U tests shows that anomaly observations exhibit significantly higher effective spreads, higher values of liquidity-related ratios, and more pronounced order-flow imbalances than non-anomalous bars. Furthermore, employing an out-of-sample prediction methodology with four classifiers - random forest, logistic regression, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine - shows that all four anomaly types are predictable one bar ahead, with AUC-ROC values of up to 0.82. Permutation importance indicates that short-term volatility and drawdown measures are generally more useful for prediction than microstructure variables.

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