Saltos en criptomonedas de alta frecuencia y su efecto en los rendimientos diarios

Resumen

Este estudio examina si los saltos en los precios de activos digitales de alta frecuencia ayudan a explicar los rendimientos en los mercados de criptomonedas. Se centra en saltos que se agrupan en torno a eventos excepcionales del mercado y considera cómo su momento se relaciona con patrones recurrentes de volatilidad y volumen de trading. El análisis parte de evidencia previa sobre Bitcoin y la atención, y amplía la pregunta a otros activos digitales.

Los resultados de la regresión indican que los saltos intradía afectan significativamente a los rendimientos al cierre, tanto en magnitud como en dirección. Los hallazgos pueden contribuir a la investigación sobre la valoración de opciones de criptomonedas, donde el comportamiento de los saltos puede ser relevante para modelar los cambios de precios. El documento también advierte que los mercados de criptomonedas tienen una microestructura distintiva, por lo que los métodos econométricos desarrollados para otros mercados podrían no describir bien su comportamiento. No aporta fechas detalladas de la muestra, lista de activos, especificaciones del modelo ni estimaciones, lo que limita la evaluación de hasta qué punto se aplican los resultados.

Ideas clave

• Los rendimientos de criptomonedas de alta frecuencia pueden contener saltos agrupados en torno a eventos excepcionales.
• Se informa de que los saltos intradía influyen en los rendimientos diarios tanto en magnitud como en dirección.
• El estudio relaciona el comportamiento de los saltos con patrones recurrentes de volatilidad y volumen de trading.
• La microestructura específica de las criptomonedas puede requerir métodos econométricos especializados.
• Los resultados podrían aportar información a la investigación sobre valoración de opciones de criptomonedas.

Etiquetas

# Understanding jumps in high frequency digital asset markets


# Understanding jumps in high frequency digital asset markets









While attention is a predictor for digital asset prices, and jumps in Bitcoin prices are well-known, we know little about its alternatives. Studying high frequency crypto data gives us the unique possibility to confirm that cross market digital asset returns are driven by high frequency jumps clustered around black swan events, resembling volatility and trading volume seasonalities. Regressions show that intra-day jumps significantly influence end of day returns in size and direction. This provides fundamental research for crypto option pricing models. However, we need better econometric methods for capturing the specific market microstructure of cryptos. All calculations are reproducible via the quantlet.com technology.

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.