Altcoin比特币套利

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

英文标题：
《Altcoin-Bitcoin Arbitrage》
---
作者：
Zura Kakushadze and Willie Yu
---
最新提交年份：
2019
---
英文摘要：
  We give an algorithm and source code for a cryptoasset statistical arbitrage alpha based on a mean-reversion effect driven by the leading momentum factor in cryptoasset returns discussed in https://ssrn.com/abstract=3245641. Using empirical data, we identify the cross-section of cryptoassets for which this altcoin-Bitcoin arbitrage alpha is significant and discuss it in the context of liquidity considerations as well as its implications for cryptoasset trading.
---
中文摘要：
我们给出了加密资产统计套利alpha的算法和源代码，该算法基于中讨论的加密资产回报中的领先动量因子驱动的均值回归效应https://ssrn.com/abstract=3245641.利用经验数据，我们确定了altcoin比特币套利alpha对加密资产的横截面具有重要意义，并结合流动性考虑及其对加密资产交易的影响进行了讨论。
---
分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Portfolio Management        项目组合管理
分类描述：Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
--
一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
--

---
PDF下载：
-->

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：alt LTC COI TCO 比特币

Altcoin比特币套利Zura Kakushadze§+1 and Willie Yu]2§QuantigicrSolutions LLC1127 High Ridge Road#135，Stamford，CT 06905+第比利斯自由大学商学院和物理学院240，David Agmashenebeli Alley，第比利斯，0159，佐治亚州]计算生物学中心，杜克·努斯医学院8 College Road，新加坡169857（2019年1月27日）摘要我们给出了加密资产统计套利Alpha的算法和源代码，该算法基于中讨论的领先动量因子驱动的均值回归效应https://ssrn.com/abstract=3245641.Using通过实证数据，我们确定了altcoin比特币套利alpha对于加密资产的横截面，并在流动性考虑及其对加密资产交易的影响的背景下对其进行了讨论。Zura Kakushadze博士是QuantigicrSolutions LLC的总裁，也是第比利斯自由大学的全职教授。电子邮件：zura@quantigic.comWillie余博士是杜克国立大学医学院的研究员。电子邮件：willie。yu@dukenus.edu.sgDISCLAIMER：通讯作者使用此地址的目的仅是按照出版物惯例表明其专业职责。特别是，本文件的内容并非投资、法律、税务或任何其他此类建议，也不代表QuantigicSolutions LLC（网站www.quantigic）的观点。com或其任何附属公司。1简介加密资产数量激增，根据https://coinmarketcap.com截至2019年1月18日为2116。

与股票（和其他资产类别）一样，至少在较短的期限内，加密资产回报似乎存在潜在的共同因素【Kakushadze，2018年】。因此，每日收盘密码资产回报的主要共同因素是前一天的动量（“mom”），平均而言，随后的开盘至收盘回报与mom呈负相关。因此，每日加密资产回报率存在均值回归效应。我们能否利用这种均值回归效应构建交易信号（α）？这里的均值回归是横截面的，所以这样的阿尔法（理想情况下）会涉及相当大的加密资产横截面。在股票的情况下，我们可以通过做多大量投资水平为I的股票，同时做空大量投资水平为I的股票，以IS=IL（因此我们有美元中性）来构建一个中性均值回归策略，这是一种标准的多空统计套利策略。或者，可以做多投资水平为I的股票，同时做空投资水平为（同样，IS=IL）的指数期货，例如标准普尔500指数期货，在这种情况下，我们有一种美元中性的所谓标准普尔500指数跑赢大市策略。我们可以尝试对加密资产进行类似的操作。然而，缩短相当数量的加密资产是不可行的。我们可以做空比特币的未来。然后，多头头寸可以是比特币以外的大量加密资产，即altcoins。然后，我们有一个比特币跑赢大盘策略，我们称之为altcoin比特币套利。所以，这个想法很简单。我们保持比特币空头头寸，投资水平为（因此我们不交易比特币）。

多头仓位由备用币的横截面组成，每天根据其RMOM值变化，因此我们要么建立多头备用币仓位，要么清算多头备用币仓位，但决不放弃它们。我们在第2节讨论了altcoin头寸的一些简单交易规则。下一个问题是alpha是否“可交易”。主要考虑因素是交易成本和流动性。在本说明中，我们重点关注流动性考虑出于本说明的目的，加密资产包括基于数字加密的资产，如加密货币（如比特币），以及各种其他数字“硬币”和“代币”（可开采和不可开采），其数据https://coinmarketcap.com.【Kakushadze，2018】将短期股权因素【Kakushadze，2015】扩展到加密资产。有关比特币期货的讨论，请参见，例如，【Hale等人，2018年】。有关一些加密资产投资和交易相关文献，请参见，例如，【Alessandretti et al，2018】、【Amjad and Shah，2017】、【Baek and Elbeck，2014】、【Bariviera et al，2017】、【Boouiyour et al，2016】、【Bouri et al，2017】、【Brandvold et al，2015】、【Bri\'ere，Oosterlinck and Szafarz，2015】、【Cheahand Fry，2015】、【Cheung，Roca and Su，2015】、【Ciian，Rajcaniova and Kancs，2015】，【Colianni、Rosales和Signorotti，2015】【Donier和Bouchaud，2015】【Dyhrberg，2015】【Eisl、Gasser和Weinmayer，2015】【ElBahrawy等人，2017】【Gajardo、Kristjanpoller和Minutolo，2018】【Garciaand Schweitzer，2015】【Georgoula等人，2015】【Harvey，2016】【Jiang和Liang，2017】【Kim etal，2016】【Kristoufek，2015】【Lee、Guo和Wang，2018】【Lie等人，2018】【Liew和Hewlett，2017】，【Liew、Li和Budav\'ari，2018】【Nakano、Takahashi和Takahashi，2018】【Ortisi，2016】【Shahand Zhang，2014】【Van Alstyne，2014】【Vo和Yost Bremm，2018】【Wang和Vergne，2017】。选项。

该alpha是否适用于所有加密资产，或者其性能是否与其流动性相关？我们在第3节经验性地解决了这个问题。我们在第4节简要总结。附录A给出了构建Portfolio并对其进行反向测试的R源代码。表格和图表总结了我们的回溯测试结果。2 Alpha2.1设置和DataCryptoassets持续交易，全天候。因此，任何一天的“开放”都是指午夜之后（UTC时间）的价格，而任何一天的“关闭”都是指午夜之前（UTC时间）的价格，因此某一天的开放几乎与前一天的关闭相同。所有价格（开盘价、收盘价、高价、低价）、成交量和市值均以美元计量。指数i=1，N横截面标记N个不同的加密资产，而索引s=0、1、2、。标记日期，s=0对应于时间序列中的最新日期。因此：PCis（或相当于PCi，s）是i标记的加密资产在s标记的当天的收盘价；泊松是开盘价；钓鱼是高价格；价格低廉；Visis每日美元交易量；CIIS是市值。我们所有的数据都是免费下载的（见下文）。我们确定每日开盘至收盘的对数回报率（或“连续复合”回报率），我们使用该回报率确定月环比系数，如【Kakushadze，2018年】（见下文）：Ris=lnPCI/POI（1） 对于较小的值，其与标准（“单期”）回报率大致相同，即RIS=PCis/POI- 1（2）对于计算投资组合损益、回报、夏普比率【夏普，1994年】等，我们使用ERIS。2.2动量定义动量因子（mom）有多种方法。

出于我们的目的，我们将其定义为【Kakushadze，2018】：βmomis=Ri，s+1（3）这一定义完全是样本之外的：我们使用βmomis在s标记的日期进行交易，βmomis使用s+1标记的前一日期的数量进行计算。本文附录A中给出的源代码不是为了“花哨”或为了速度而优化或以任何其他方式编写的。其唯一目的是以简单易懂的方式说明正文中描述的算法。一些重要的法律术语被归入附录B。假设没有特殊情况，例如停牌。高、低和成交量是在某一天的开盘和收盘之间测量的。2.3交易信号altcoins的交易信号（α）α定义如下：αis=θ(-βmomis）（4）其中，如果x>0，则Heaviside函数θ（x）=1，如果x≤ 因此，如果mom为负值，我们可以建立一个新的多头altcoin头寸，或者保持现有的多头altcoin头寸。如果mom为非负，则我们不会建立新的altcoin头寸，并清算现有的长altcoin头寸。所有altcoin头寸均为长或空。同时，我们持续保持比特币空头持仓。2.4 Altcoin WeightsLet us假设恒定的比特币空头头寸具有投资水平。让我们的长期altcoin头寸的总投资水平为IL。要拥有adollar中性投资组合，我们必须设置IL=IS。让他成为个人altcoindollar控股公司。让我们使用标签i=2，N表示altcoins，而i=1表示比特币。我们可以将altcoin权重定义为wis=His/IL。那么我们有（wis≥ 0）：NXi=2wis=1（5）权重的最简单选择是对所有具有非零信号的备用币具有相等的权重：wis=nsα是（6）ns=NXi=2α是（7）其他权重方案是可能的，例如，通过波动性抑制权重：wis=γsα是σ是（8）wis=eγsα是|βmomis |σ是（9）。

（10） 这里σ是历史波动率（例如，前几天计算的收益率的标准偏差s=s+1，…，s+d，或hlv系数定义（Kakushadze，2018）等），而归一化系数γs，eγ通过eq固定。(5). 在我们的回溯测试（见下文）中，我们关注的是同等权重的投资组合（6）。从技术上讲，这应该是做空比特币期货，但我们假设比特币持仓做空。3回溯测试3.1评估期和UniverseWe下载数据自https://coinmarketcap.com对于截至2019年1月19日的2116个加密资产（因此数据中的最新日期为2019年1月18日），2115个加密资产都有可下载的数据，尽管许多不同的领域都有“？”，我们将其转换为NAs。在我们的回溯测试（见下文）中，我们只保留了具有非NA价格（开盘、收盘、高、低）、交易量和市值数据的加密资产，另外还有一个过滤器，即不允许有空交易量。Cboe比特币期货（symbol XBT）于2017年12月10日开始交易。因此，从技术上讲，在此之前对战略进行回溯测试可能没有特别的意义。尽管如此，虽然我们主要关注1年回溯测试（从2019年1月18日开始回顾），但为了比较和完整性，我们还进行了2年、3年、4年和5年回溯测试。对于1年的回溯测试，我们有417个具有历史数据的加密资产，而对于2年、3年、4年和5年的回溯测试，我们分别有121个、67个、44个和13个加密资产。在为期1年的回溯测试中，我们进一步将416枚altcoins（与比特币一起构成上述417项加密资产）划分为A、B、C、D、E、F级的市值。因此，任何一天基于A级的阿尔法都只适用于前一天市值在所有加密资产中排名2至30的altcoins。

类似地，对于B级、C级、D级、E级、F级，相应的市值排名范围为：31-60、61-100、101-200201-300、301-417。事实上，根据我们的结果（见下文），对全部416枚altcoins进行回溯测试将掩盖流动性影响（见下文）。3.2结果【Kakushadze，2018年】的附录A中给出了上述各个领域的市值、20天平均日交易量和每日“营业额”，作为数据下载的市值源代码。这段代码还有两个小的调整。首先，函数crypto中的行u<-c（x[22:28]）。由于上的格式更改，data（）现在读取u<-c（x[22:27]）https://coinmarketcap.com.其次，在函数crypto中。历史记录。prc（），就在共享行之后。写表（x，file，T），现在应该包括以下（或类似）行：Sys。睡眠（max（rnorm（1，10，2，5））（以随机间隔间隔间隔下载）。这是由于https://coinmarketcap.com，避免了“快速下载”（即连续连续下载）。这是为了避免过时的价格。此外，2个加密资产在某些时期内具有明显的“人为”过时价格，因此它们也被排除在相应的回溯测试之外（见下文）。这是我们隐含地假设的比特币空头头寸的实际投资工具。特别是考虑到比特币期货可能对比特币（和其他加密资产）产生的影响，参见，例如，【Hale等人，2018年】。有关非技术性讨论，请参见，例如，【Kelleher，2018年】。这些数字包括比特币。此外，这些计数不包括上述两种加密资产，它们在某些时期的价格明显“人为”过时。

最后，在2年及更长时间的回溯测试中，由于其在短时间内获得了非常大的正回报，将其包括在内会误导性地“乐观”结果，因此排除了密码资产“价值货币回路”（符号COVAL）。除以20天的日均量。表2和图1-10总结了回溯测试结果。这些结果表明，altcoin比特币套利是一种低流动性影响。这根本不是为了更高的流动性。然而，阿尔法是真实的，它取决于基于前一天的元素（mom）的均值回归效应。因此，如果对宇宙1E（见表1和表2）反转信号，我们得到ROC=-235.16%，夏普=-7.18，如果我们在这个宇宙中使用所有重量相等的altcoins（不考虑mom），我们得到ROC=-26.56%，夏普=-1.34。相反，如果我们反转信号，比如说宇宙1A，我们就不会得到正回报。因此，由于altcoin的流动性较低，altcoin比特币套利alpha似乎是一个真正的影响。换言之，阿尔法的存在是因为它无法套利。4结论性意见因此，我们上面讨论的altcoin比特币套利阿尔法本质上是altcoin回报中的“低流动性溢价”。实际上，要进行套利，必须考虑交易成本——交易成本和市场影响。对于低流动性股票，当试图进行大规模交易时，市场影响可能很快变得令人望而却步。

事实上，在2年、3年、4年和5年的回溯中（有历史数据的备用币数量较少），性能的显著提升是因为这些宇宙中的大多数备用币，尽管已经存在了一段时间，但都是低上限、低流动性的加密资产（这是持久性的一个信号），除了XRP（Ripple）之外，这是表1中这些宇宙市值的“最大值”。altcoin比特币套利alpha（或其所基于的动量指标）能否在直接套利之外发挥作用（由于流动性考虑，这可能具有挑战性）？可能在横向加密资产市场中，该指标可作为在其他情况下执行低流动性交易的指南。因此，从统计上看，我们预计会出现平均反转效应，如果昨天的动量为正，那么今天的altcoin（平均）预计会下跌，如果昨天的动量为负，那么今天的saidaltcoin（平均）预计会上涨。可以想象，这可以作为长期交易的“短期”（每日）执行信号。然而，应该提到的是，上述阿尔法是一种统计效应，预计对相当大的altcoins横截面效果更好，因此，将其用作此类altcoins横截面的“较短地平线”执行信号，对于单个（或少数）altcoins会更有意义。在这方面，让我们提及【Liew，Liand Budav'ari，2018年】，其结论是预测（使用机器学习技术）短期单一加密资产回报（按市值排名前100位的加密资产）似乎具有挑战性。