Réseaux de cryptomonnaies pour la diversification et le momentum transversal

Résumé

L’étude construit un réseau évolutif de cryptomonnaies à partir de deux types de liens : la prévisibilité croisée des rendements et la similarité technologique. Elle applique une méthode dynamique de classification spectrale assistée par covariables afin d’estimer les communautés en tenant compte de ces deux sources d’information. Le réseau vise à révéler comment le risque peut se propager et où le marché est segmenté.

Le document rapporte que la diversification entre différentes communautés estimées peut améliorer la diversification du risque. Il décrit également un portefeuille de momentum crypto transversal affichant un rendement quotidien rapporté de 1.08%, et indique que l’analyse des facteurs comportementaux n’explique pas les rendements du portefeuille. L’extrait ne précise ni l’échantillon, ni les coûts, ni les détails de mise en œuvre, ni les contrôles de robustesse ; le rendement indiqué ne suffit donc pas à évaluer la performance en conditions réelles.

Idées clés

• Les liens entre cryptomonnaies sont estimés à partir de la prévisibilité des rendements et de la similarité technologique.
• La classification spectrale dynamique assistée par covariables sert à déduire les communautés évolutives du réseau.
• Les communautés sont présentées comme utiles pour comprendre la propagation du risque et la segmentation.
• L’étude rapporte des avantages de diversification liés à la détention d’actifs issus de différentes communautés.
• Un portefeuille de momentum transversal entre cryptomonnaies afficherait un rendement quotidien de 1.08%, sans que les facteurs comportementaux expliquent ses rendements.

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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.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.