विविधीकरण और क्रॉस-सेक्शनल गति के लिए क्रिप्टोकरेंसी नेटवर्क
सारांश
यह अध्ययन दो प्रकार के संबंधों—रिटर्न की पारस्परिक पूर्वानुमेयता और तकनीकी समानता—का उपयोग करके बदलता हुआ क्रिप्टोकरेंसी नेटवर्क बनाता है। दोनों सूचना स्रोतों को ध्यान में रखते हुए समुदायों का अनुमान लगाने के लिए यह गतिशील सहचर-सहायित स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग विधि लागू करता है। इस नेटवर्क का उद्देश्य यह दिखाना है कि जोखिम कैसे फैल सकता है और बाज़ार कहाँ खंडित है।
दस्तावेज़ बताता है कि अनुमानित अलग-अलग समुदायों में विविधीकरण से जोखिम विविधीकरण बेहतर हो सकता है। यह क्रॉस-सेक्शनल क्रिप्टो गति पोर्टफ़ोलियो का भी वर्णन करता है, जिसका बताया गया दैनिक रिटर्न 1.08% है, और कहता है कि व्यवहारगत कारक विश्लेषण ने पोर्टफ़ोलियो रिटर्न की व्याख्या नहीं की। अंश में नमूने, लागत, कार्यान्वयन विवरण या मजबूती की जाँच का उल्लेख नहीं है, इसलिए बताए गए रिटर्न से वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन का आकलन नहीं किया जा सकता।
मुख्य विचार
- क्रिप्टोकरेंसी के संबंधों का अनुमान रिटर्न पूर्वानुमेयता और तकनीकी समानता से लगाया जाता है।
- बदलते नेटवर्क समुदायों का अनुमान लगाने के लिए गतिशील सहचर-सहायित स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग का उपयोग किया जाता है।
- इन समुदायों को जोखिम प्रसार और बाज़ार विभाजन समझने में उपयोगी बताया गया है।
- अध्ययन अलग-अलग समुदायों की परिसंपत्तियाँ रखने से विविधीकरण लाभ मिलने की बात करता है।
- क्रॉस-सेक्शनल इंटर-क्रिप्टो गति पोर्टफ़ोलियो का दैनिक रिटर्न 1.08% बताया गया है; व्यवहारगत कारक इसके रिटर्न की व्याख्या नहीं करते।
टैग
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।