암호화폐 급등락과 일일 수익률

기사 arXiv papers · 저자: Danial Saef et al.

요약

이 연구는 고빈도 디지털 자산 가격의 급등락이 암호화폐 시장 전반의 수익률을 설명하는 데 도움이 되는지 살펴봅니다. 예외적인 시장 이벤트를 전후해 군집하는 급등락에 집중하고, 발생 시점이 변동성과 거래량의 반복적인 패턴과 어떤 관계인지 분석합니다. 비트코인과 투자자 관심도에 관한 기존 근거에서 출발해 다른 디지털 자산으로 질문을 확장합니다.

회귀 분석 결과는 장중 급등락이 규모와 방향 모두에서 장 마감 수익률에 유의한 영향을 미친다는 점을 보여줍니다. 가격 변화 모형에서 급등락 행태가 중요할 수 있으므로 이 결과는 암호화폐 옵션 가격 연구에 참고가 될 수 있습니다. 또한 암호화폐 시장은 고유한 미시구조를 지녀 다른 시장을 위해 개발된 계량경제학 방법으로 그 행태를 잘 포착하지 못할 수 있다고 설명합니다. 표본 날짜, 자산 목록, 모형 설정 또는 추정치의 상세 내용이 없어 결과가 얼마나 폭넓게 적용되는지 평가하기 어렵습니다.

핵심 아이디어

고빈도 암호화폐 수익률에는 예외적인 이벤트 전후로 군집하는 급등락이 나타날 수 있습니다.
장중 급등락은 일일 수익률의 크기와 방향에 영향을 미치는 것으로 보고됩니다.
급등락 행태를 변동성과 거래량의 반복적인 패턴과 연결해 살펴봅니다.
암호화폐 특유의 시장 미시구조에는 전문화된 계량경제학 방법이 필요할 수 있습니다.
연구 결과는 암호화폐 옵션 가격 연구에 참고 자료가 될 수 있습니다.

# Understanding jumps in high frequency digital asset markets


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While attention is a predictor for digital asset prices, and jumps in Bitcoin prices are well-known, we know little about its alternatives. Studying high frequency crypto data gives us the unique possibility to confirm that cross market digital asset returns are driven by high frequency jumps clustered around black swan events, resembling volatility and trading volume seasonalities. Regressions show that intra-day jumps significantly influence end of day returns in size and direction. This provides fundamental research for crypto option pricing models. However, we need better econometric methods for capturing the specific market microstructure of cryptos. All calculations are reproducible via the quantlet.com technology.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

고빈도 암호화폐 급등락과 일일 수익률 영향

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