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分散投資とクロスアセット・モメンタムのための暗号資産ネットワーク

記事 arXiv papers · 著者: Li Guo et al.
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サマリー

リターンの相互予測可能性と技術的類似性という2種類の情報を使い、時間変化する暗号資産ネットワークを構築しています。ネットワークの変化に応じてグループ、すなわちコミュニティを推定するため、動的な共変量支援スペクトルクラスタリングを適用しています。分析では、これらのコミュニティをリスク伝播や市場の区分を理解するうえで有用なものとして扱っています。

著者らは、異なるコミュニティの暗号資産を保有するポートフォリオにより、リスク分散を改善できると報告しています。また、クロスセクション型暗号資産モメンタム・ポートフォリオの日次リターンは1.08%であり、行動要因の分析ではその結果を説明できないと報告しています。説明にはサンプル期間、資産、ポートフォリオ構築、取引コスト、リターン推定の不確実性が示されていません。そのため、報告された成績が持続するか、実装コスト後に実現可能かを判断するのは困難です。

主なアイデア

  • リターンの相互予測可能性と技術的類似性を使って暗号資産をグループ化します。
  • 動的スペクトルクラスタリング手法により、ネットワークの変化に応じてコミュニティを推定します。
  • コミュニティをまたいだ分散投資でリスク分散を改善できると著者らは示唆しています。
  • クロスセクション型暗号資産モメンタム・ポートフォリオは、日次1.08%を得たと報告されています。
  • 行動要因の分析は、報告リターンがそうしたメカニズムによるものではないことを示す証拠として提示されています。

タグ

暗号資産モメンタムポートフォリオ構築リスク管理統計
全文
# 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.

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。