Redes de criptomoedas para diversificação e momentum entre ativos

Resumo

Este estudo constrói uma rede variável no tempo de criptomoedas usando dois tipos de informação: previsibilidade cruzada dos retornos e semelhança tecnológica. Ele aplica um método dinâmico de agrupamento espectral assistido por covariáveis para estimar grupos, ou comunidades, à medida que a rede evolui. A análise apresenta essas comunidades como úteis para entender como o risco pode se disseminar e como o mercado pode ser segmentado.

Os autores relatam que carteiras com criptomoedas de comunidades diferentes podem alcançar melhor diversificação de risco. Também relatam retorno diário de 1.08% para uma carteira de momentum transversal de criptomoedas e afirmam que a análise de fatores comportamentais não explica o resultado. A descrição não especifica o período da amostra, os ativos, a construção da carteira, os custos de trading nem a incerteza em torno da estimativa de retorno. Essas omissões dificultam avaliar se o desempenho relatado persistiria ou seria alcançável após os custos de implementação.

Ideias principais

• A rede agrupa criptomoedas usando previsibilidade cruzada dos retornos e semelhança tecnológica.
• Um método dinâmico de agrupamento espectral estima comunidades conforme a rede muda.
• Os autores sugerem que diversificar entre comunidades pode melhorar a diversificação de risco.
• É relatado que uma carteira de momentum transversal de cripto rende 1.08% ao dia.
• A análise de fatores comportamentais é apresentada como evidência de que os retornos relatados não são impulsionados por esses mecanismos.

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# 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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.