Return and Volatility Forecasting Using On-Chain Flows in Cryptocurrency Markets
利用链上资金流预测加密货币收益与波动率AI 解读 ↓
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利用链上资金流预测加密货币收益与波动率
- 研究问题
- 比特币、以太坊与泰达币的链上资金流，能否在一至六小时频率上预测加密货币收益和波动率，且关系是否因币种而异？
- 方法与思路
- 作者开展日内预测实证，摘要注明以太坊分析涵盖 2017—2023 年，并用案例与基于净流入的期权策略补充分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告泰达币流入交易所与部分收益正向相关，以太坊净流入负向预测其收益和波动率，比特币净流入的收益预测较弱。
- 阅读关注点
- 应核对资金流口径、时间对齐、样本外评估与预测基准，并查看跨期限检验及期权策略中的费用和执行假设。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与接收未获确认；摘要未说明完整模型及样本外结果，预测关联不构成因果或获利保证。
原文摘要
We empirically examine the intraday return- and volatility-forecasting power of on-chain flow data for Bitcoin(BTC), Ethereum(ETH), and Tether(USDT). We find ETH net inflows to strongly predict ETH returns and volatility in the 2017-2023 period. Our intraday frequencies are 1-6 hours. We find that differing significantly from forecasting patterns for BTC, ETH net inflows negatively predict ETH returns and volatility. First, we find that USDT flowing out of investors wallets and into cryptocurrency exchanges, namely, USDT net inflows into the exchanges, positively predicts BTC and ETH returns at multiple intervals and negatively predicts ETH volatility at various intervals and BTC volatility at the 6-hour interval. Second, we find that ETH net inflows negatively predict ETH returns and volatility for all intraday intervals. Third, BTC net inflows generally lack predictive power for BTC returns(except at 4 hours) but are negatively associated with volatility across all intraday intervals. We illustrate our findings on return forecasting via case studies. Moreover, we develop option strategies to assess profits and losses on ETH investments based on ETH net inflows. Our findings contribute to the growing literature on on-chain activity and its asset pricing implications, offering economically relevant insights for intraday portfolio management in cryptocurrency markets.