یورپی کرپٹو ایکسچینج ٹریڈڈ مصنوعات میں دن کے اندر بے قاعدگیوں کی شناخت

خلاصہ

یہ مطالعہ زیترا اور نیسڈیک اسٹاک ہوم میں درج بٹ کوائن اور ایتھیریم ایکسچینج ٹریڈڈ مصنوعات میں دن کے اندر بے قاعدگیوں کا جائزہ لیتا ہے، جس کے لیے جنوری 2024 سے دسمبر 2025 تک ایک منٹ کے بار استعمال کیے گئے۔ بنیادی طریقہ بائیں دُم کے حد سے بڑھے مشاہدات پر جنرلائزڈ پارٹو تقسیم فٹ کرکے انتہائی منفی منافع کی شناخت کرتا ہے۔ مصنفین تین دو حالتی اشاریے شامل کرتے ہیں: مختلف مقامات پر قیمت کا فرق، اگلے دس فعال بارز میں معمولی بحالی کے ساتھ انتہائی گراوٹ، اور مثبت قلیل مدتی مومینٹم کے بعد آنے والی انتہائی گراوٹ۔

ہر بے قاعدگی کی قسم بارز کے 1% سے بھی کم حصے پر مشتمل ہے۔ مین وٹنی یو ٹیسٹ سے معلوم ہوتا ہے کہ بے قاعدہ مشاہدات میں عام بارز کے مقابلے میں مؤثر اسپریڈ، لیکویڈیٹی سے متعلق تناسب اور آرڈر فلو کا عدم توازن زیادہ ہوتا ہے۔ چار درجہ بندیاں ایک بار آگے بے قاعدگیوں کی پیش گوئی کرتی ہیں، جن کی رپورٹ کردہ AUC-ROC قدریں 0.82 تک ہیں؛ پرمٹیشن اہمیت میں عمومی طور پر مائیکرو اسٹرکچر متغیرات کے مقابلے میں قلیل مدتی اتار چڑھاؤ اور ڈرا ڈاؤن کے پیمانے زیادہ اہم ہیں۔ یہ نتائج بے قاعدگیوں کی درجہ بندی اور ان سے وابستہ مارکیٹ حالات سے متعلق ہیں، آزمودہ ٹریڈنگ اسٹریٹیجی سے نہیں۔ اقتباس ٹریڈنگ لاگت یا پیش گوئیوں پر عمل کرنے سے منافع ہونے کے امکان کی تفصیل نہیں دیتا، اور نتائج صرف متعین مصنوعات، مقامات، مدت اور بار کی فریکوئنسی تک محدود ہیں۔

اہم خیالات

• بنیادی طریقے کے طور پر انتہائی منفی منافع والے بارز کی نشاندہی کے لیے جنرلائزڈ پارٹو تقسیم استعمال ہوتی ہے۔
• تین اضافی اشاریے مختلف مقامات پر قیمت کے فرق، بحالی نہ ہونے اور مثبت مومینٹم کے بعد الٹ پھیر کو ظاہر کرتے ہیں۔
• بے قاعدہ بارز کا تعلق وسیع تر مؤثر اسپریڈ، بلند لیکویڈیٹی تناسب اور زیادہ آرڈر فلو عدم توازن سے ہے۔
• چار درجہ بندی ماڈل ایک بار آگے پیش گوئی کی صلاحیت دکھاتے ہیں، جن کی AUC-ROC قدریں 0.82 تک ہیں۔
• قلیل مدتی اتار چڑھاؤ اور ڈرا ڈاؤن کے پیمانے عموماً مائیکرو اسٹرکچر متغیرات سے بہتر پیش گو ہیں۔

ٹیگز

# 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.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔