Высокочастотные скачки криптовалют и их влияние на дневную доходность

Сводка

В исследовании рассматривается, помогают ли скачки высокочастотных цен цифровых активов объяснить доходность на криптовалютных рынках. Особое внимание уделено скачкам, группирующимся вокруг исключительных рыночных событий, и связи их времени с повторяющимися паттернами волатильности и объёма торгов. Исследование опирается на прежние данные о Bitcoin и внимании инвесторов и распространяет этот вопрос на другие цифровые активы.

Результаты регрессии указывают, что внутридневные скачки существенно влияют на доходность к концу дня — как по величине, так и по направлению. Результаты могут быть полезны исследованиям ценообразования криптовалютных опционов, где поведение скачков важно для моделирования изменения цен. В документе также отмечается, что у криптовалютных рынков особая микроструктура, поэтому эконометрические методы, разработанные для других рынков, могут плохо описывать их поведение. Не приведены точные даты выборки, список активов, спецификации модели или оценки, что затрудняет определение широты применимости результатов.

Ключевые идеи

• Высокочастотная доходность криптовалют может содержать скачки, группирующиеся вокруг исключительных событий.
• Сообщается, что внутридневные скачки влияют на дневную доходность как по величине, так и по направлению.
• Исследование связывает скачки с повторяющимися паттернами волатильности и объёма торгов.
• Особая микроструктура криптовалютных рынков может требовать специализированных эконометрических методов.
• Результаты могут быть использованы в исследованиях ценообразования криптовалютных опционов.

Теги

# Understanding jumps in high frequency digital asset markets


# Understanding jumps in high frequency digital asset markets









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.

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.