ہائی فریکوئنسی کرپٹو جمپس اور روزانہ منافع پر ان کا اثر

خلاصہ

یہ مطالعہ دیکھتا ہے کہ آیا ڈیجیٹل اثاثوں کی ہائی فریکوئنسی قیمتوں میں جمپس کرپٹو مارکیٹوں کے منافع کی وضاحت میں مدد دیتے ہیں۔ یہ غیر معمولی مارکیٹ واقعات کے گرد جمع ہونے والے جمپس پر توجہ دیتا ہے اور دیکھتا ہے کہ ان کا وقت اتار چڑھاؤ اور تجارتی حجم کے بار بار آنے والے نمونوں سے کیسے وابستہ ہے۔ یہ تجزیہ بٹ کوائن اور توجہ سے متعلق پہلے شواہد سے تحریک لیتا ہے اور اسی سوال کو دوسرے ڈیجیٹل اثاثوں تک بڑھاتا ہے۔

ریگریشن کے نتائج ظاہر کرتے ہیں کہ دن کے اندر ہونے والے جمپس دن کے اختتام کے منافع پر مقدار اور سمت، دونوں لحاظ سے نمایاں اثر ڈالتے ہیں۔ یہ نتائج کرپٹو آپشنز کی پرائسنگ کی تحقیق میں مدد دے سکتے ہیں، جہاں قیمتوں کی تبدیلیوں کی ماڈلنگ میں جمپ رویہ اہم ہو سکتا ہے۔ دستاویز یہ بھی خبردار کرتی ہے کہ کرپٹو مارکیٹوں کی مائیکرو اسٹرکچر خصوصیات منفرد ہیں، اس لیے دوسری مارکیٹوں کے لیے تیار کردہ معاشی و شماریاتی طریقے ان کے رویے کو اچھی طرح نہیں سمیٹ سکتے۔ نمونے کی تاریخوں، اثاثوں کی فہرست، ماڈل کی وضاحتوں یا تخمینوں کی تفصیل نہیں دی گئی، اس لیے نتائج کے اطلاق کی وسعت کا اندازہ محدود رہتا ہے۔

اہم خیالات

• ہائی فریکوئنسی کرپٹو منافع میں غیر معمولی واقعات کے گرد جمع ہونے والے جمپس ہو سکتے ہیں۔
• اطلاع کے مطابق، دن کے اندر کے جمپس روزانہ منافع کے حجم اور سمت دونوں کو متاثر کرتے ہیں۔
• مطالعہ جمپ رویے کو اتار چڑھاؤ اور تجارتی حجم کے بار بار آنے والے نمونوں سے جوڑتا ہے۔
• کرپٹو کی مخصوص مائیکرو اسٹرکچر کے لیے مخصوص معاشی و شماریاتی طریقوں کی ضرورت ہو سکتی ہے۔
• نتائج کرپٹو آپشنز کی پرائسنگ کی تحقیق کے لیے ایک ممکنہ اِن پٹ فراہم کرتے ہیں۔

ٹیگز

# 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.

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۔