Sauts crypto haute fréquence et effet sur les rendements quotidiens

Résumé

Cette étude examine si les sauts des prix d’actifs numériques à haute fréquence aident à expliquer les rendements sur les marchés crypto. Elle se concentre sur les sauts regroupés autour d’événements de marché exceptionnels et étudie le lien entre leur calendrier et les motifs récurrents de volatilité et de volume des transactions. Inspirée par des travaux antérieurs sur le Bitcoin et l’attention, l’analyse étend la question à d’autres actifs numériques.

Les résultats de régression indiquent que les sauts intrajournaliers ont un effet significatif sur les rendements de fin de journée, à la fois en ampleur et en direction. Ces résultats pourraient éclairer les recherches sur la tarification des options crypto, où le comportement des sauts peut compter pour modéliser les variations de prix. Le document souligne aussi que la microstructure des marchés crypto est particulière et que les méthodes économétriques élaborées pour d’autres marchés risquent de mal en représenter le comportement. Il ne fournit ni dates détaillées de l’échantillon, ni liste des actifs, spécifications du modèle ou estimations, ce qui limite l’évaluation de la portée générale des résultats.

Idées clés

• Les rendements crypto haute fréquence peuvent comporter des sauts regroupés autour d’événements exceptionnels.
• Les sauts intrajournaliers influenceraient les rendements quotidiens par leur ampleur comme par leur direction.
• L’étude relie le comportement des sauts aux motifs récurrents de volatilité et de volume des transactions.
• La microstructure particulière des marchés crypto peut nécessiter des méthodes économétriques adaptées.
• Les résultats constituent une piste possible pour la recherche sur la tarification des options crypto.

Étiquettes

# 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.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

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.