אמידת בטא נקודתית מנרות בתדירות גבוהה
סיכום
מאמר זה מפתח אומדים ונהלי הסקה לרגרסיות נקודתיות, תוך התמקדות בבטא כמדד לסיכון שיטתי. במקום להסתמך רק על תשואות מפתיחה עד סגירה, השיטה משתמשת בנתוני נרות בתדירות גבוהה, הכוללים את המחירים הגבוהים והנמוכים בכל מרווח זמן. האומדים נבנים באמצעות מזעור סיכון ריבועי במסגרת אסימפטוטית עם k קבוע, והמאמר מציע מבחן השערות ישים לבטא נקודתית.
תוצאות הסימולציה מצביעות על סיכון אמידה נמוך יותר מאשר באומדים המבוססים על תשואות, במיוחד במדגמים קטנים, ואילו למבחן המוצע עוצמה גבוהה יותר. יישום משתמש בנתונים ברמת דקה עבור IBIT ו-SPY כדי לבחון אם ביטקוין ניטרלי לשוק; האומדנים המדווחים סוטים מניטרליות, במיוחד בתקופות של תנודתיות גבוהה. ממצאים אלה נוגעים ליישום ולמסגרת מסוימים. המסמך אינו מספק פרטים נוספים על תכנון המדגם, בדיקות עמידות או ביצועי מסחר, ולכן תוצאת הבטא לבדה אינה מוכיחה אסטרטגיה רווחית או מסקנה כללית על חשיפת הביטקוין לשוק.
רעיונות מרכזיים
- שיאים ושפלים של נרות יכולים להשלים תשואות מפתיחה עד סגירה באמידת רגרסיה נקודתית.
- המסגרת אומדת פרמטרים של רגרסיה, לרבות בטא נקודתית, באמצעות מזעור סיכון ריבועי.
- המבחן הישׂים המוצע נועד להשיג גודל אסימפטוטי נכון.
- הסימולציות מדווחות על סיכון אמידה נמוך יותר, במיוחד במדגמים קטנים, ועל עוצמת מבחן גבוהה יותר.
- היישום ב-IBIT-SPY מוצא סטיות מניטרליות הביטקוין לשוק, במיוחד בתקופות של תנודתיות גבוהה.
תגיות
הטקסט המלא
# Spot Regressions with Candlesticks # Spot Regressions with Candlesticks Betas from spot regressions are central to asset pricing and risk management, as measures of systematic risk. This paper develops a new estimation and inference framework for spot regressions by leveraging high-frequency candlesticks, extending conventional (open-to-close) returns with intra-period high/low prices. Specifically, I construct candlestick-based estimators of regression parameters, including spot beta, by minimizing a quadratic risk under a fixed-k asymptotic framework. I then develop a feasible hypothesis testing procedure for spot betas with correct asymptotic size. Simulation results show that the proposed estimator reduces estimation risk relative to return-based estimators, especially in small samples, and the test achieves notably higher power. I apply the framework to assess the market neutrality of Bitcoin using 1-minute data on IBIT and SPY, finding deviations from neutrality, particularly in high-volatility periods.
מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0
הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.