暗号資産のリターン要因と横断面統計的裁定
記事 arXiv papers · 著者: Zura Kakushadze
サマリー
この研究は、取引所の市場データを用いて、暗号資産やその他のデジタル資産の日次リターンの横断面に対するファクターモデルを調べています。暗号資産のリターンに大きく寄与するとみられる主要因子を特定しています。また、データのダウンロード、リスク要因の計算、アウト・オブ・サンプルのバックテストを行うための補足資料についても説明しています。
著者らは、効率的な執行と空売りが可能であることを条件に、暗号資産で横断面統計的裁定が実行可能かもしれないと示唆しています。この要約では、要因名やその構築方法、バックテスト指標は示されず、コストや市場摩擦を考慮しても機会が残るかは確認されていません。したがって、実運用可能な戦略の証拠というより、今後の研究の手がかりです。
主なアイデア
- 取引所で取引される幅広い暗号資産の日次リターンをモデル化しています。
- 暗号資産リターンの横断面に関連する主要因子を特定しています。
- 実証手法の一環としてアウト・オブ・サンプルのバックテストを行っています。
- 統計的裁定の可能性は、効率的な執行と空売りへのアクセスに左右されます。
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全文
# Cryptoasset Factor Models # Cryptoasset Factor Models We propose factor models for the cross-section of daily cryptoasset returns and provide source code for data downloads, computing risk factors and backtesting them out-of-sample. In "cryptoassets" we include all cryptocurrencies and a host of various other digital assets (coins and tokens) for which exchange market data is available. Based on our empirical analysis, we identify the leading factor that appears to strongly contribute into daily cryptoasset returns. Our results suggest that cross-sectional statistical arbitrage trading may be possible for cryptoassets subject to efficient executions and shorting.
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