Выявление внутридневных аномалий в европейских крипто-ETP

Сводка

Исследование рассматривает внутридневные аномалии в биржевых продуктах на биткоин и Ethereum, торгуемых на Xetra и Nasdaq Stockholm, используя минутные бары с января 2024 по декабрь 2025. В качестве эталона экстремальные отрицательные доходности выявляются подгонкой обобщённого распределения Парето к превышениям левого хвоста. Авторы добавляют три бинарных индикатора: расхождение цен на разных площадках, резкие падения с незначительным восстановлением в течение следующих десяти активных баров и резкие падения после положительного краткосрочного импульса.

На каждую категорию аномалий приходится менее 1% от общего числа баров. Тесты U Манна—Уитни показывают, что аномальные наблюдения имеют более широкие эффективные спреды, более высокие значения показателей, связанных с ликвидностью, и более выраженный дисбаланс потока заявок, чем обычные бары. Четыре классификатора прогнозируют аномалии на один бар вперёд; сообщаемые значения AUC-ROC достигают 0.82. Согласно перестановочной оценке важности, краткосрочная волатильность и показатели просадки в целом полезнее микроструктурных переменных. Результаты относятся к классификации аномалий и связанным с ними рыночным условиям, а не к проверенной торговой стратегии. В отрывке нет сведений о торговых издержках или о том, была бы прибыльной торговля на основе прогнозов; результаты ограничены указанными продуктами, площадками, периодом и частотой баров.

Ключевые идеи

• В качестве эталона для выявления баров с экстремальной отрицательной доходностью используется обобщённое распределение Парето.
• Три дополнительных индикатора отражают расхождение цен между площадками, отсутствие восстановления и разворот после положительного импульса.
• Аномальные бары связаны с более широкими эффективными спредами, более высокими значениями показателей, связанных с ликвидностью, и более выраженным дисбалансом потока заявок.
• Четыре классификатора показывают предсказуемость на один бар вперёд; значения AUC-ROC достигают 0.82.
• Краткосрочная волатильность и показатели просадки в целом полезнее для прогноза, чем микроструктурные переменные.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.