Các cú nhảy giá tiền mã hóa tần suất cao và ảnh hưởng đến lợi nhuận hằng ngày

Tóm tắt

Nghiên cứu này xem xét liệu các cú nhảy trong giá tài sản số tần suất cao có giúp giải thích lợi nhuận trên các thị trường tiền mã hóa hay không. Nghiên cứu tập trung vào các cú nhảy tập trung quanh những sự kiện thị trường bất thường và xem xét thời điểm của chúng liên hệ ra sao với các mô hình lặp lại về biến động và khối lượng giao dịch. Phân tích dựa trên bằng chứng trước đây về Bitcoin và mức độ chú ý, đồng thời mở rộng câu hỏi sang các tài sản số khác.

Kết quả hồi quy cho thấy các cú nhảy trong ngày ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận cuối ngày, cả về quy mô lẫn chiều hướng. Các phát hiện có thể hỗ trợ nghiên cứu định giá quyền chọn tiền mã hóa, trong đó hành vi nhảy giá có thể quan trọng khi mô hình hóa biến động giá. Tài liệu cũng lưu ý rằng thị trường tiền mã hóa có vi cấu trúc riêng biệt, nên các phương pháp kinh tế lượng phát triển cho thị trường khác có thể không nắm bắt tốt hành vi của chúng. Tài liệu không cung cấp ngày tháng mẫu, danh sách tài sản, đặc tả mô hình hay các ước tính chi tiết, khiến việc đánh giá mức độ khái quát của kết quả bị hạn chế.

Ý chính

• Lợi nhuận tiền mã hóa tần suất cao có thể chứa các cú nhảy tập trung quanh những sự kiện bất thường.
• Các cú nhảy trong ngày được cho là ảnh hưởng đến lợi nhuận hằng ngày cả về quy mô lẫn chiều hướng.
• Nghiên cứu liên hệ hành vi nhảy giá với các mô hình biến động và khối lượng giao dịch lặp lại.
• Vi cấu trúc riêng của tiền mã hóa có thể đòi hỏi các phương pháp kinh tế lượng chuyên biệt.
• Kết quả có thể là đầu vào cho nghiên cứu định giá quyền chọn tiền mã hóa.

Thẻ

# 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.

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.