Detecção de anomalias intradiárias em produtos cripto negociados na Europa

Resumo

Este estudo examina anomalias intradiárias em produtos negociados em bolsa de Bitcoin e Ethereum listados na Xetra e na Nasdaq Stockholm, usando barras de um minuto de janeiro de 2024 a dezembro de 2025. A referência identifica retornos negativos extremos ajustando uma distribuição generalizada de Pareto a excedências na cauda esquerda. Os autores acrescentam três indicadores binários: divergência de preços entre plataformas, quedas extremas com pouca recuperação nas dez barras ativas seguintes e quedas extremas precedidas por momentum positivo de curto prazo.

Cada categoria de anomalia corresponde a menos de 1% das barras. Testes U de Mann-Whitney mostram que observações anômalas têm spreads efetivos, razões relacionadas à liquidez e desequilíbrios no fluxo de ordens maiores do que as barras comuns. Quatro classificadores preveem anomalias com uma barra de antecedência, com valores de AUC-ROC relatados de até 0.82; a importância por permutação favorece, em geral, medidas de volatilidade de curto prazo e drawdown em relação a variáveis de microestrutura. Essas conclusões dizem respeito à classificação de anomalias e às condições de mercado associadas, não a uma estratégia de trading testada. O trecho não informa custos de negociação nem se agir com base nas previsões seria lucrativo, e os resultados se limitam aos produtos, locais de negociação, período e frequência das barras especificados.

Ideias principais

• Uma distribuição generalizada de Pareto é usada como referência para identificar barras com retornos negativos extremos.
• Três indicadores adicionais capturam divergência entre plataformas, falta de recuperação e reversões após momentum positivo.
• Barras anômalas estão associadas a spreads efetivos mais amplos, razões relacionadas à liquidez mais altas e maiores desequilíbrios no fluxo de ordens.
• Quatro classificadores mostram capacidade preditiva com uma barra de antecedência, com valores de AUC-ROC de até 0.82.
• Em geral, medidas de volatilidade de curto prazo e drawdown são preditores mais úteis que variáveis de microestrutura.

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# Anomaly detection in European cryptocurrency exchange-traded products


# Anomaly detection in European cryptocurrency exchange-traded products









Cryptocurrency exchange-traded products (ETPs) listed on European exchanges provide a regulated environment for studying intraday market anomalies. We study four Bitcoin and Ethereum ETPs traded on Xetra and Nasdaq Stockholm over the period January 2024 - December 2025 using one-minute bars. As a benchmark, we adopt an extreme value theory approach in which anomalous bars are defined as returns falling below a threshold estimated by fitting a generalised Pareto distribution to left-tail exceedances. We then propose three new binary anomaly indicators. The first, a cross-venue divergence anomaly, identifies venue-specific price divergence between the two exchanges. The second is a no-recovery anomaly that identifies extreme price drops followed by little or no recovery over the next ten active bars. The third is a momentum-reversal anomaly that identifies extreme price drops following positive short-term momentum. Although each anomaly type represents fewer than 1% of one-minute bars, statistical analysis using Mann-Whitney U tests shows that anomaly observations exhibit significantly higher effective spreads, higher values of liquidity-related ratios, and more pronounced order-flow imbalances than non-anomalous bars. Furthermore, employing an out-of-sample prediction methodology with four classifiers - random forest, logistic regression, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine - shows that all four anomaly types are predictable one bar ahead, with AUC-ROC values of up to 0.82. Permutation importance indicates that short-term volatility and drawdown measures are generally more useful for prediction than microstructure variables.

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.