Эффективность рынка криптовалют после пандемии COVID-19
https://doi.org/10.18288/1994-5124-2022-6-140-165
Аннотация
Целью настоящей работы является проверка слабой формы гипотезы эффективного рынка для самых высококапитализированных криптовалют из различных категорий: средства платежа, платежные системы, блокчейн-платформы и utility-токены — в период после марта 2020 года. Для проверки гипотезы в работе применяются традиционные для этой цели тесты на автокорреляцию и тесты серий. Также предпринята попытка построения прибыльных торговых стратегий, использующих информацию с традиционных рынков для принятия решения об открытии позиций в разных криптовалютах — в случае удачи это стало бы свидетельством против гипотезы об эффективности. Результаты проведенных статистических тестов демонстрируют повышение эффективности рынка криптовалют, а следовательно, падение прибыльности спекулятивной торговли на основе прошлых цен (технический анализ). Результаты торговых симуляций показали, что ввиду повышенной чувствительности криптовалютного рынка к динамике традиционных рынков в период после марта 2020 года появилась возможность построения торговых стратегий, учитывающих рыночную информацию и способных генерировать значительную избыточную по сравнению со стратегией «купить и держать» доходность в период спада на рынках цифровых активов (2021–2022) для некоторых криптовалют (Bitcoin, Dash, Zcash, Lumen). Таким образом, можно сделать вывод о постепенном повышении эффективности рынка криптовалют в части возможностей торговли на основе технического анализа. При этом благодаря росту степени сонаправленности с традиционным рынком можно говорить о появлении неэффективности в части предсказания доходностей криптовалют на основе внешней информации, которая в других исследованиях, выполненных на более ранних периодах, оказывалась нерелевантной.
Об авторах
Н. А. Носков
РАНХиГС
Россия
Россия
Никита Александрович Носков, бакалавр отделения экономики ЭМИТ
117517, Москва, пр. Вернадского, 82
К. Д. Шилов
РАНХиГС
Россия
Россия
Кирилл Дмитриевич Шилов, научный сотрудник лаборатории прикладных макроэкономических исследований центра математического моделирования экономических процессов Института прикладных экономических исследований
117517, Москва, пр. Вернадского, 82
Список литературы
1. Криптовалюты: Тренды, риски, меры. М.: Банк России, 2022.
2. Синельникова-Мурылева Е. В., Шилов К. Д., Зубарев А. В. Сущность криптовалют: дескриптивный и сравнительный анализ // Финансы: теория и практика. 2019. Т. 23. № 6. С. 36–49.
3. Столбов М. И. К десятилетию рынка криптовалют: текущее состояние и перспективы // Вопросы экономики. 2019. № 5. С. 136–148.
4. Шилов К. Д., Зубарев А. В. Эволюция криптовалюты биткоин как финансового актива // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 5. С. 150–171.
5. Adebola S. S., Gil-Alana L. A., Madigu G. Gold Prices and the Cryptocurrencies: Evidence of Convergence and Cointegration // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2019. Vol. 523. P. 1227–1236.
6. Al-Yahyaee K. H., Mensi W., Ko Hee-Un, Yoon Seong-Min, Kang Sang Hoon. Why Cryptocurrency Markets Are Inefficient: The Impact of Liquidity and Volatility // The North American Journal of Economics and Finance. 2020. Vol. 52. P. 101168.
7. Baur D. G., Hong K., Lee A. D. Bitcoin: Medium of Exchange or Speculative Assets? // Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2018. Vol. 54. Р. 177–189.
8. Bonsall S. B., Green J., Muller K. A. Market Uncertainty and the Importance of Media Coverage at Earnings Announcements // Journal of Accounting and Economics. 2020. Vol. 69. No 1. P. 101264.
9. Damodaran A. Market Efficiency - Definition, Tests, and Evidence // Investment Valuation Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. Wiley, 2012. P. 111–153.
10. Fama E. F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work // The Journal of Finance. 1970. Vol. 25. No 2. P. 383–417.
11. Fama E. F. Efficient Capital Markets: II // The Journal of Finance. 1991. Vol. 46. No 5. P. 1575–1617.
12. Fama E. F. Random Walks in Stock Market Prices // Financial Analysts Journal. 1965. Vol. 21. No 5. Р. 55–59.
13. Feng W., Wang Y., Zhang Z. Informed Trading in the Bitcoin Market // Finance Research Letters. 2018. Vol. 26. P. 63–70.
14. Gil-Alana L. A., Abakah E. J. A., Rojo M. F. R. Cryptocurrencies and Stock Market Indices. Are They Related? // Research in International Business and Finance. 2020. Vol. 51. P. 101063.
15. Global Crypto User Index 2021. Binance Research, 2021. https://research.binance.com/static/pdf/Global_Crypto_Index_2021.pdf.
16. Kyriazis N. A. A Survey on Efficiency and Profitable Trading Opportunities in Cryptocurrency Markets // Journal of Risk and Financial Management. 2019. Vol. 12. No 2. P. 67.
17. Liew J., Li R., Budavári T., Sharma A. Cryptocurrency Investing Examined // JBBA. The British Blockchain Association. 2019. Vol. 2. No 2. P. 1–12.
18. Lim K.-P., Brooks R. The Evolution of Stock Market Efficiency Over Time: A Survey of the Empirical Literature // Journal of Economic Surveys. 2011. Vol. 25. No 1. P. 69–108.
19. Ljung G. M., Box G. E. P. On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models // Biometrika. 1978. Vol. 65. No 2. P. 297-303.
20. Lo A. W. The Adaptive Markets Hypothesis // The Journal of Portfolio Management. 2004. Vol. 30. No 5. P. 15–29.
21. Malladi R. K., Dheeriya P., Martinez J. N. Predicting Bitcoin Return and Volatility Using Gold and the Stock Market // Quarterly Review of Business Disciplines. 2019. Vol. 5. No 4. Р. 357–373.
22. Mnif E., Jarboui A. COVID-19, Bitcoin Market Efficiency, Herd Behaviour // Review of Behavioral Finance. 2021. Vol. 13. No 1. P. 69–84.
23. Noda A. On the Evolution of Cryptocurrency Market Efficiency // Applied Economics Letters. 2021. Vol. 28. No 6. P. 433–439.
24. Patil A. C., Rastogi S. Time-Varying Price — Volume Relationship and Adaptive Market Efficiency: A Survey of the Empirical Literature // Journal of Risk and Financial Management. 2019. Vol. 12. No 2. P. 105.
25. Pilbeam K. Finance and Financial Markets. London: Bloomsbury Publishing, 2018.
26. Rendleman R. J., Jones C. P., Latané H. A. Empirical Anomalies Based on Unexpected Earnings and the Importance of Risk Adjustments // Journal of Financial Economics. 1982. Vol. 10. No 3. P. 269–287.
27. Schwert G. W. Anomalies and Market Efficiency // Handbook of the Economics of Finance. 2003. Vol. 1. P. 939–974.
28. Seyhun N. H. Investment Intelligence from Insider Trading. Cambridge, MА: MIT Press, 2000.
29. Shifting Cross-Asset Correlations. Hong Kong: DBS Group Research, 2021.
30. Syed A. A., Liu P., Smith S. D. The Exploitation of Inside Information at the Wall Street Journal: A Test of Strong Form Efficiency // The Financial Review. 1989. Vol. 24. No 4. P. 567–579.
31. Urquhart A. The Inefficiency of Bitcoin // Economics Letters. 2016. Vol. 148. P. 80–82.
32. Vasileiou E. Behavioral Finance and Market Efficiency in the Time of the COVID-19 Pandemic: Does Fear Drive the Market? // International Review of Applied Economics. 2021. Vol. 35. No 2. P. 224–241.
33. Vidal-Tomás D., Ibañez A. Semi-Strong Efficiency of Bitcoin // Finance Research Letters. 2018. Vol. 27. P. 259–265.
34. Wald A., Wolfowitz J. On a Test Whether Two Samples Are From the Same Population // The Annals of Mathematical Statistics. 1940. Vol. 11. No 2. P. 147–162.
Рецензия
Для цитирования:
Носков Н.А., Шилов К.Д. Эффективность рынка криптовалют после пандемии COVID-19. Экономическая политика. 2022;17(6):140-165. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2022-6-140-165
For citation:
Noskov N.A., Shilov K.A. Efficiency of the Cryptocurrency Market After the COVID-19 Pandemic. Economic Policy. 2022;17(6):140-165. (In Russ.) https://doi.org/10.18288/1994-5124-2022-6-140-165
Просмотров:
98
Послать статью по эл. почте 