암호자산 수익 요인과 횡단면 통계적 차익거래
기사 arXiv papers · 저자: Zura Kakushadze
요약
이 연구는 거래소 시장 데이터를 이용해 암호화폐 및 기타 디지털 자산의 일별 수익률 횡단면에 대한 요인 모델을 살펴봅니다. 암호자산 수익에 크게 기여하는 것으로 보이는 주요 요인을 식별합니다. 데이터 다운로드, 위험 요인 계산, 표본 외 백테스트를 위한 보조 자료도 설명합니다.
저자들은 효율적인 체결과 공매도 가능성을 전제로 암호자산의 횡단면 통계적 차익거래가 가능할 수 있다고 제안합니다. 요약에는 해당 요인의 이름이나 구성 방식, 백테스트 지표가 제시되지 않으며, 비용과 시장 마찰을 감안한 뒤에도 기회가 유지되는지 확인되지 않습니다. 따라서 실용적인 함의는 실제 운용 가능한 전략의 증거라기보다 후속 연구의 실마리입니다.
핵심 아이디어
- 이 연구는 거래소에서 거래되는 다양한 암호자산의 일별 수익률을 모델링합니다.
- 암호자산의 횡단면 수익률과 연관된 주요 요인을 식별합니다.
- 실증 분석의 일부로 표본 외 백테스팅을 수행합니다.
- 통계적 차익거래 가능성은 효율적인 체결과 공매도 접근성에 달려 있습니다.
태그
전문
# 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.
출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0
이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.