市場データとセンチメントによるビットコインの予想変動率予測

サマリー

本論文は、直近の市場動向と代替データを用いて、5分先のビットコイン予想変動率を予測できるかを調べます。モデルは遅行するビットコイン指数価格とボラティリティの動きを用い、価格情報とボラティリティのモメンタムを捉えます。また、Google Trendsを含むセンチメントやエンゲージメント指標を加え、注目度に関するシグナルがその後の予想変動率について情報を持つかを検討します。

報告された予測可能性は限定的で、市場はGoogle Trendsのシグナルに数時間遅れて反応することが多いとされています。オンライン上の注目度と市場ボラティリティの関係は、即時ではなく遅れて現れる可能性があります。本資料は手法と主な結果の概要を示していますが、モデル仕様、サンプル期間、検証設計、定量的な性能指標、売買評価はありません。したがって、シグナルが利益を生むことや、観測された予測関係が異なる期間や市場環境でも続くことは立証されていません。

主なアイデア

• 5分先のビットコイン予想変動率は、限定的ながら予測可能だと報告されています。
• モデルは遅行するビットコイン価格とボラティリティの動きを用い、ボラティリティのモメンタムも捉えます。
• 代替予測変数として、Google Trendsなどのセンチメントやエンゲージメントデータを含めます。
• Google Trendsに対する市場の反応は、数時間後に生じることが多いと報告されています。
• 簡潔な説明には検証の詳細や売買収益性の証拠がありません。

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# Fear and Volatility in Digital Assets


# Fear and Volatility in Digital Assets









We show Bitcoin implied volatility on a 5 minute time horizon is modestly predictable from price, volatility momentum and alternative data including sentiment and engagement. Lagged Bitcoin index price and volatility movements contribute to the model alongside Google Trends with markets responding often several hours later. The code and datasets used in this paper can be found at https://github.com/Globe-Research/bitfear.

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