विविधीकरण और क्रॉस-एसेट मोमेंटम के लिए क्रिप्टो नेटवर्क
सारांश
यह अध्ययन दो प्रकार की जानकारी—रिटर्न की पारस्परिक पूर्वानुमेयता और तकनीकी समानता—का उपयोग करके क्रिप्टोकरेंसी का समय के साथ बदलने वाला नेटवर्क बनाता है। नेटवर्क के विकसित होने के साथ समूहों या समुदायों का अनुमान लगाने के लिए यह गतिशील सहचर-सहायित स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग विधि लागू करता है। विश्लेषण इन समुदायों को यह समझने के लिए उपयोगी मानता है कि जोखिम कैसे फैल सकता है और बाज़ार को कैसे खंडित किया जा सकता है।
लेखक बताते हैं कि अलग-अलग समुदायों की क्रिप्टोकरेंसी रखने वाले पोर्टफ़ोलियो बेहतर जोखिम विविधीकरण हासिल कर सकते हैं। वे क्रॉस-सेक्शनल क्रिप्टोकरेंसी मोमेंटम पोर्टफ़ोलियो के लिए प्रतिदिन 1.08% रिटर्न भी बताते हैं और कहते हैं कि व्यवहारगत कारक विश्लेषण इस परिणाम की व्याख्या नहीं करता। विवरण में नमूना अवधि, परिसंपत्तियाँ, पोर्टफ़ोलियो निर्माण, ट्रेडिंग लागत या रिटर्न अनुमान की अनिश्चितता निर्दिष्ट नहीं है। इन कमियों के कारण यह आँकना कठिन है कि बताया गया प्रदर्शन बना रहेगा या कार्यान्वयन लागत के बाद हासिल किया जा सकेगा।
मुख्य विचार
- नेटवर्क रिटर्न की पारस्परिक पूर्वानुमेयता और तकनीकी समानता के आधार पर क्रिप्टोकरेंसी समूह बनाता है।
- नेटवर्क बदलने के साथ गतिशील स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग विधि समुदायों का अनुमान लगाती है।
- लेखकों के अनुसार समुदायों में विविधीकरण से जोखिम विविधीकरण बेहतर हो सकता है।
- क्रॉस-सेक्शनल क्रिप्टो मोमेंटम पोर्टफ़ोलियो के लिए प्रतिदिन 1.08% कमाने की रिपोर्ट है।
- व्यवहारगत कारक विश्लेषण को इस साक्ष्य के रूप में प्रस्तुत किया गया है कि बताए गए रिटर्न उन प्रक्रियाओं से संचालित नहीं हैं।
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पूरा पाठ
# 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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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।