Estimativa de Betas à Vista com Candlesticks de Alta Frequência

Resumo

Este artigo desenvolve estimadores e procedimentos de inferência para regressões à vista, com atenção especial ao beta como medida de risco sistemático. Em vez de depender apenas dos retornos entre abertura e fechamento, o método usa dados de candlesticks de alta frequência, incorporando os preços máximo e mínimo de cada intervalo. Os estimadores são construídos minimizando o risco quadrático em uma estrutura assintótica de k fixo, e o artigo propõe um teste de hipótese viável para o beta à vista.

Os resultados da simulação indicam menor risco de estimação do que os estimadores baseados em retornos, especialmente em amostras pequenas, enquanto o teste proposto tem maior poder. Uma aplicação usa dados de um minuto de IBIT e SPY para examinar se o Bitcoin é neutro em relação ao mercado; as estimativas relatadas se afastam da neutralidade, principalmente em períodos de alta volatilidade. Esses resultados dizem respeito a uma aplicação e estrutura específicas. O documento não fornece mais detalhes sobre o desenho da amostra, testes de robustez ou desempenho de trading; portanto, o resultado do beta, por si só, não demonstra uma estratégia lucrativa nem permite uma conclusão geral sobre a exposição do Bitcoin ao mercado.

Ideias principais

• Máximas e mínimas dos candlesticks podem complementar os retornos entre abertura e fechamento na estimação de regressões à vista.
• A estrutura estima parâmetros de regressão, inclusive o beta à vista, minimizando o risco quadrático.
• O teste viável proposto foi desenvolvido para ter tamanho assintótico correto.
• As simulações relatam menor risco de estimação, sobretudo em amostras pequenas, e maior poder do teste.
• A aplicação com IBIT-SPY identifica desvios da neutralidade do Bitcoin em relação ao mercado, especialmente em períodos de alta volatilidade.

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# 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.

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.