암호화폐 네트워크와 분산투자 및 크로스에셋 모멘텀
기사 arXiv papers · 저자: Li Guo et al.
요약
이 연구는 수익률의 교차 예측 가능성과 기술적 유사성이라는 두 가지 정보를 이용해 시간에 따라 변하는 암호화폐 네트워크를 구축합니다. 네트워크가 진화하는 동안 동적 공변량 보조 스펙트럼 군집화 방법을 적용해 그룹, 즉 커뮤니티를 추정합니다. 분석은 위험이 어떻게 확산되고 시장이 어떻게 분할될 수 있는지를 이해하는 데 이러한 커뮤니티가 유용하다고 봅니다.
저자들은 서로 다른 커뮤니티의 암호화폐를 보유한 포트폴리오가 더 나은 위험 분산을 달성할 수 있다고 보고합니다. 또한 횡단면 암호화폐 모멘텀 포트폴리오가 하루에 1.08%의 수익률을 기록했으며, 행동 요인 분석으로는 이 결과를 설명할 수 없다고 말합니다. 설명에는 표본 기간, 자산, 포트폴리오 구성, 거래 비용, 수익률 추정치의 불확실성이 명시되어 있지 않습니다. 이러한 누락 때문에 보고된 성과가 지속될지, 실행 비용을 반영한 뒤에도 달성 가능한지 판단하기 어렵습니다.
핵심 아이디어
- 네트워크는 수익률의 교차 예측 가능성과 기술적 유사성을 바탕으로 암호화폐를 그룹화합니다.
- 동적 스펙트럼 군집화 방법으로 네트워크 변화에 따른 커뮤니티를 추정합니다.
- 저자들은 커뮤니티 간 분산투자가 위험 분산을 개선할 수 있다고 제안합니다.
- 횡단면 암호화폐 모멘텀 포트폴리오의 일일 수익률은 1.08%로 보고됩니다.
- 행동 요인 분석은 보고된 수익률이 해당 메커니즘에서 비롯되지 않았다는 근거로 제시됩니다.
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전문
# 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.
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