Statistiskās arbitražas stratēģijas un to pielietojuma iespējas kriptovalūtu tirgū
Автор
Ļitvinskis, Mihails
Co-author
Latvijas Universitāte. Biznesa, vadības un ekonomikas fakultāte
Advisor
Hazans, Mihails
Дата
2022Metadata
Показать полную информациюАннотации
Maģistra darba mērķis ir izpētīt statistiskās arbitrāžas stratēģiju un to pielietojuma iespējas kriptovalūtu tirgū, novērtēt šo stratēģiju iespējamo ienesīgumu, kā arī noskaidrot vai kriptovalūtu tirgū pastāv tirgus efektivitātē. Darbā sniegts kriptovalūtas tirgus un tirdzniecības metožu pārskats, ka arī statistiskas arbitrāžas metodoloģijas izpēte. Balstoties uz kointegrācijas sakarību tika izveidotas vairākas statistiskas arbitrāžas stratēģijas 30 dažadām kriptovalūtam. Stratēģijas tika notestētas ar simulēšanu uz dienas un augstas frekvences datiem. Stratēģiju simulācijas rezultāti tiek salīdzināti ar simulēšanas rezultātiem divas kriptovalūtu tirgu bieži pielietotam stratēģijām - buy-and_hold un slīdošā vidējā konverģence-diverģence (MACD). Secinājumi par kriptovalūtas tirgus efektivitāti tika izdarīti balstoties uz Hursta eksponenta un virsnormāla ienesīguma novērtēšanas. Rezultāti liecina, ka dažām kriptovalūtu pāriem statistiskas arbitrāžas stratēģija var būt ienesīga. Pētījumā tika konstatēts, ka statistiskas arbitrāžas stratēģijas ne vienmēr var būt ienesīgāki par buy-and-hold un MACD stratēģijām. Attiecībā uz kriptovalūtas tirgus efektivitāti, rezultāti liecina, ka visām no pētījumā iekļautām kriptovalūtam ir raksturīga noteikta līmeņa tirgus neefektivitāte. The purpose of this master thesis is to research statistical arbitrage strategies and its applications possibilities in the cryptocurrency market, as well as to test its potential return and to evaluate the efficiency of the cryptocurrency market The work provides an overview of the cryptocurrency market in general and of the popular trading strategies, as well as the methodology of statistical arbitrage. Statistical arbitrage strategies between more than 30 different cryptocurrencies were build based on the cointegration between them. Resulting strategies were back-testing on daily and high-frequency data, in order to evaluate their potential returns. The returns were then compared to the returns of 2 among cryptotraders popular strategies – buy-and-hold and MACD. Results show for several cryptocurrency pairs statistical arbitrage can generate high returns. Research shows that statistical arbitrage strategy returns are not always higher than the returns of buy-and hold and MACD strategies. Regarding cryptocurrency market efficiency, the results show that all the cryptocurrencies included in the study show some degree of market inefficiency.