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ビットコインのボラティリティモデル比較と予測・インプライド差の取引

記事 arXiv papers · 著者: Yeguang Chi et al.
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サマリー

この研究では、ビットコイン現物価格を用いて、過去のボラティリティ、指数移動平均ARCH、GARCH、EGARCHモデルを比較します。GARCHとEGARCHは、インサンプルの適合度とアウト・オブ・サンプル予測の両方で他のモデルを上回ると報告しています。EGARCHの非対称性推定値は正ですが統計的に有意ではなく、著者らは分析対象において、過去のリターンに対する非対称なボラティリティ反応を支持する証拠ではないと解釈しています。

この研究は、GARCHによる予測ボラティリティとオプションのインプライド・ボラティリティの差を取引し、デルタヘッジを行うオプション戦略も提案しています。この単純なボラティリティ・スプレッド戦略について、安定した利益を報告しています。概要にはサンプル期間、売買ルール、取引コストの前提、安定性の定義がないため、提示情報だけでは収益性の主張を独立に評価できません。ビットコインの現物市場とオプション市場の結果は、調査対象のデータや市場状況にも左右される可能性があります。

主なアイデア

  • 過去のボラティリティ、EMA ARCH、GARCH、EGARCHの各モデルを比較しています。
  • 適合度と予測では、GARCHとEGARCHが他のモデルを上回ると報告されています。
  • EGARCHの非対称性推定値は正ですが、統計的に有意ではありません。
  • 提案するオプション戦略はデルタヘッジを行い、予測ボラティリティとインプライド・ボラティリティの差を取引します。
  • 収益性の主張を裏付けるサンプル期間やコストの前提などの詳細がありません。

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全文
# A Horserace of Volatility Models for Cryptocurrency: Evidence from Bitcoin Spot and Option Markets


# A Horserace of Volatility Models for Cryptocurrency: Evidence from Bitcoin Spot and Option Markets









We test various volatility models using the Bitcoin spot price series. Our models include HIST, EMA ARCH, GARCH, and EGARCH, models. Both of our in-sample-fit and out-of-sample-forecast results suggest that GARCH and EGARCH models perform much better than other models. Moreover, the EGARCH model's asymmetric term is positive and insignificant, which suggests that Bitcoin prices lack the asymmetric volatility response to past returns. Finally, we formulate an option trading strategy by exploiting the volatility spread between the GARCH volatility forecast and the option's implied volatility. We show that a simple volatility-spread trading strategy with delta-hedging can yield robust profits.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。