고빈도 캔들 데이터로 현물 베타 추정
기사 arXiv papers · 저자: Yasin Simsek
요약
이 논문은 체계적 위험의 척도인 베타에 특히 주목해 현물 회귀의 추정량과 추론 절차를 개발합니다. 시가부터 종가까지의 수익률에만 의존하는 대신 각 구간의 고가와 저가를 포함하는 고빈도 캔들 데이터를 사용합니다. 고정된 k 점근 틀에서 이차 위험을 최소화해 추정량을 구성하고, 현물 베타에 대한 실행 가능한 가설 검정도 제안합니다.
시뮬레이션 결과는 특히 표본이 작을 때 수익률 기반 추정량보다 추정 위험이 낮고 제안된 검정의 검정력은 더 높음을 시사합니다. 응용 사례에서는 1분 데이터를 사용해 IBIT와 SPY을 분석하고 비트코인이 시장 중립적인지 살펴봅니다. 보고된 추정치는 특히 변동성이 높은 기간에 중립성에서 벗어납니다. 이러한 결과는 특정 응용 사례와 틀에 관한 것입니다. 문서에는 표본 설계, 견고성 검증 또는 트레이딩 성과의 추가 세부 정보가 없으므로 베타 결과만으로는 수익성 있는 전략이나 비트코인의 시장 노출에 대한 일반적 결론을 입증할 수 없습니다.
핵심 아이디어
- 캔들의 고가와 저가는 시가부터 종가까지의 수익률을 보완해 현물 회귀 추정에 활용할 수 있습니다.
- 이 틀은 이차 위험을 최소화해 현물 베타를 포함한 회귀 매개변수를 추정합니다.
- 제안된 실행 가능한 검정은 점근적으로 올바른 크기를 갖도록 설계됐습니다.
- 시뮬레이션에서는 특히 표본이 작을 때 추정 위험이 낮고 검정력이 높다고 보고합니다.
- IBIT-SPY 응용 결과, 특히 변동성이 높은 기간에 비트코인의 시장 중립성에서 벗어나는 양상이 나타납니다.
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전문
# Spot Regressions with Candlesticks # Spot Regressions with Candlesticks Betas from spot regressions are central to asset pricing and risk management, as measures of systematic risk. This paper develops a new estimation and inference framework for spot regressions by leveraging high-frequency candlesticks, extending conventional (open-to-close) returns with intra-period high/low prices. Specifically, I construct candlestick-based estimators of regression parameters, including spot beta, by minimizing a quadratic risk under a fixed-k asymptotic framework. I then develop a feasible hypothesis testing procedure for spot betas with correct asymptotic size. Simulation results show that the proposed estimator reduces estimation risk relative to return-based estimators, especially in small samples, and the test achieves notably higher power. I apply the framework to assess the market neutrality of Bitcoin using 1-minute data on IBIT and SPY, finding deviations from neutrality, particularly in high-volatility periods.
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