Ước tính beta giao ngay từ biểu đồ nến tần suất cao

Tóm tắt

Bài nghiên cứu phát triển các phương pháp ước tính và suy luận cho hồi quy giao ngay, đặc biệt chú ý đến beta như thước đo rủi ro hệ thống. Thay vì chỉ dựa vào lợi suất từ lúc mở cửa đến lúc đóng cửa, phương pháp sử dụng dữ liệu biểu đồ nến tần suất cao, bao gồm giá cao nhất và thấp nhất của mỗi khoảng thời gian. Các ước lượng được xây dựng bằng cách tối thiểu hóa rủi ro bậc hai trong khuôn khổ tiệm cận k cố định, và bài nghiên cứu đề xuất một kiểm định giả thuyết khả thi cho beta giao ngay.

Kết quả mô phỏng cho thấy rủi ro ước lượng thấp hơn các phương pháp dựa trên lợi suất, nhất là với mẫu nhỏ, trong khi kiểm định được đề xuất có lực kiểm định cao hơn. Một ứng dụng sử dụng dữ liệu một phút của IBIT và SPY để xem xét liệu Bitcoin có trung lập với thị trường hay không; các ước lượng được báo cáo lệch khỏi trạng thái trung lập, đặc biệt trong giai đoạn biến động cao. Những phát hiện này liên quan đến một ứng dụng và khuôn khổ cụ thể. Tài liệu không cung cấp thêm chi tiết về thiết kế mẫu, kiểm tra độ vững hay hiệu quả giao dịch, nên riêng kết quả beta không xác lập một chiến lược có lãi hoặc kết luận tổng quát về mức độ tiếp xúc của Bitcoin với thị trường.

Ý chính

• Giá cao nhất và thấp nhất trong biểu đồ nến có thể bổ sung cho lợi suất mở cửa đến đóng cửa khi ước tính hồi quy giao ngay.
• Khuôn khổ ước tính các tham số hồi quy, gồm beta giao ngay, bằng cách tối thiểu hóa rủi ro bậc hai.
• Kiểm định khả thi được đề xuất nhằm đạt mức ý nghĩa tiệm cận đúng.
• Mô phỏng báo cáo rủi ro ước lượng thấp hơn, nhất là với mẫu nhỏ, và lực kiểm định cao hơn.
• Ứng dụng IBIT-SPY cho thấy Bitcoin lệch khỏi trạng thái trung lập với thị trường, nhất là trong giai đoạn biến động cao.

Thẻ

# Spot Regressions with Candlesticks


# Spot Regressions with Candlesticks









Betas from spot regressions are central to asset pricing and risk management, as measures of systematic risk. This paper develops a new estimation and inference framework for spot regressions by leveraging high-frequency candlesticks, extending conventional (open-to-close) returns with intra-period high/low prices. Specifically, I construct candlestick-based estimators of regression parameters, including spot beta, by minimizing a quadratic risk under a fixed-k asymptotic framework. I then develop a feasible hypothesis testing procedure for spot betas with correct asymptotic size. Simulation results show that the proposed estimator reduces estimation risk relative to return-based estimators, especially in small samples, and the test achieves notably higher power. I apply the framework to assess the market neutrality of Bitcoin using 1-minute data on IBIT and SPY, finding deviations from neutrality, particularly in high-volatility periods.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.