Моделирование ставок финансирования бессрочных свопов Bitcoin с помощью GARCH

Сводка

В статье исследуется связь между обратными бессрочными свопами BitMEX и соответствующими ставками финансирования. Сообщается, что ставки финансирования гетероскедастичны; для оценки направленных связей между ставками и обратными бессрочными свопами Bitcoin используется анализ причинности по Грейнджеру. В исследовании также разрабатывается метод прогнозирования ставок финансирования на основе моделей GARCH с наилучшим соответствием.

Авторы обсуждают, могут ли ставки финансирования помочь оценивать рыночные тенденции, и излагают выводы исследования. В описании не указаны период данных, выбранные спецификации GARCH, точность прогноза, направление или сила причинных связей. Причинность по Грейнджеру указывает на предшествование в прогнозе внутри тестируемых данных, но не доказывает наличие экономического механизма; из краткого описания также неясно, сохраняет ли прогноз полезность при смене рыночных режимов или с учётом торговых издержек.

Ключевые идеи

• В статье изучаются ставки финансирования бессрочных обратных свопов BitMEX, связанных с Bitcoin.
• Ставки финансирования характеризуются как гетероскедастичные.
• Причинность по Грейнджеру используется для изучения прогнозных связей между ставками и контрактами на свопы.
• Для прогнозирования ставок финансирования подбираются модели GARCH.
• В описании не приведена точность прогноза и не показано, что ставки финансирования позволяют совершать прибыльные сделки.

Теги

# BitMEX Funding Correlation with Bitcoin Exchange Rate


# BitMEX Funding Correlation with Bitcoin Exchange Rate









This paper examines the relationship between Inverse Perpetual Swap contracts, a Bitcoin derivative akin to futures and the margin funding interest rates levied on BitMEX. This paper proves the Heteroskedastic nature of funding rates and goes onto establish a causal relationship between the funding rates and the Bitcoin inverse Perpetual swap contracts based on Granger causality. The paper further dwells into developing a predictive model for funding rates using best-fitted GARCH models. Implications of the results are presented, and funding rates as a predictive tool for gauging the market trend is discussed.

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.