उच्च-आवृत्ति क्रिप्टो उछाल और दैनिक रिटर्न पर उनका प्रभाव

सारांश

यह अध्ययन जाँचता है कि उच्च-आवृत्ति डिजिटल परिसंपत्ति कीमतों में उछाल क्रिप्टो बाज़ारों के रिटर्न को समझाने में मदद करते हैं या नहीं। यह असाधारण बाज़ार घटनाओं के आसपास समूहित उछाल पर केंद्रित है और देखता है कि उनका समय अस्थिरता और ट्रेडिंग वॉल्यूम के आवर्ती पैटर्न से कैसे जुड़ा है। यह विश्लेषण बिटकॉइन और निवेशक ध्यान पर पिछले साक्ष्य से प्रेरित है और प्रश्न को अन्य डिजिटल परिसंपत्तियों तक बढ़ाता है।

प्रतिगमन नतीजे बताते हैं कि दिन के भीतर के उछाल दिन-अंत के रिटर्न को परिमाण और दिशा, दोनों में महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं। ये निष्कर्ष क्रिप्टो विकल्प मूल्य निर्धारण पर शोध को दिशा दे सकते हैं, जहाँ कीमत बदलावों के मॉडल में उछाल का व्यवहार मायने रख सकता है। दस्तावेज़ यह भी सावधान करता है कि क्रिप्टो बाज़ारों की सूक्ष्म संरचना विशिष्ट है, इसलिए अन्य बाज़ारों के लिए विकसित अर्थमितीय विधियाँ उनके व्यवहार को अच्छी तरह नहीं पकड़ सकतीं। इसमें नमूने की तारीखें, परिसंपत्तियों की सूची, मॉडल विनिर्देशन या अनुमान का विस्तृत विवरण नहीं है, जिससे नतीजों की व्यापक प्रयोज्यता आँकना कठिन है।

मुख्य विचार

• उच्च-आवृत्ति क्रिप्टो रिटर्न में असाधारण घटनाओं के आसपास समूहित उछाल हो सकते हैं।
• बताया गया है कि दिन के भीतर के उछाल दैनिक रिटर्न को आकार और दिशा, दोनों में प्रभावित करते हैं।
• अध्ययन उछाल के व्यवहार को अस्थिरता और ट्रेडिंग वॉल्यूम के आवर्ती पैटर्न से जोड़ता है।
• क्रिप्टो की विशिष्ट बाज़ार सूक्ष्म संरचना के लिए विशेष अर्थमितीय विधियों की आवश्यकता हो सकती है।
• ये नतीजे क्रिप्टो विकल्प मूल्य निर्धारण शोध के लिए संभावित इनपुट देते हैं।

टैग

# Understanding jumps in high frequency digital asset markets


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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.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।