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分散投資とクロスセクショナル・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

本研究は、リターンの相互予測可能性と技術的類似性という2種類のつながりを用いて、変化する暗号資産ネットワークを構築しています。両方の情報を考慮しながらコミュニティを推定するため、動的共変量支援スペクトラル・クラスタリングを適用しています。このネットワークは、リスクがどのように伝播し得るか、市場がどこで分断されているかを明らかにすることを目的としています。

文書では、推定された異なるコミュニティにまたがる分散投資がリスク分散を改善し得ると報告しています。また、日次リターンが1.08%と報告されたクロスセクショナルな暗号資産モメンタム・ポートフォリオも説明し、行動要因分析ではポートフォリオのリターンを説明できなかったとしています。抜粋にはサンプル、コスト、実装の詳細、頑健性検証が示されていないため、報告されたリターンだけでは実市場での成績を評価できません。

主なアイデア

  • 暗号資産間のつながりを、リターンの予測可能性と技術的類似性から推定しています。
  • 動的共変量支援スペクトラル・クラスタリングを用いて、変化するネットワーク・コミュニティを推定しています。
  • コミュニティは、リスク伝播や市場分断を理解する手掛かりとして示されています。
  • 異なるコミュニティの資産を保有することで分散効果が得られると報告しています。
  • クロスセクショナルな暗号資産間モメンタム・ポートフォリオは日次1.08%のリターンと報告され、行動要因ではそのリターンを説明できませんでした。

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。