Show simple item record

Párové obchodování na kryptotrzích
dc.contributor.advisorKrištoufek, Ladislav
dc.creatorFil, Miroslav
dc.date.accessioned2019-10-01T10:36:08Z
dc.date.available2019-10-01T10:36:08Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/109634
dc.description.abstractPairs trading is a trading strategy which tries to exploit mean-reversion among prices of certain securities. It is market-neutral and self-financing, and has been shown to produce high excess returns in historical backtests. We employ the most common distance and cointegration approaches on cryp- tocurrency data from an exchange called Binance spanning the year 2018. The strategy is mostly unprofitable under transaction costs, but certain combinations of hyperparameters can perform well. Overall, the distance method performs far better, being able to achieve 3% monthly profit even in our baseline real-life con- ditions while the cointegration method always achieves only a slight loss. We also found that increasing the sampling frequency of the data from daily to hourly brings mixed results. Moreover, since we have to reuse estimates of real-life considerations from equity markets, it is unclear if our results are truly representative of the cryp- tocurrency market. The strategy is found to be very sensitive to execution diffi- culties and transaction costs, making their determination crucially important. It is somewhat easy to get returns in excess of 5% monthly under ideal conditions, but whether this could be achieved in real trading conditions is still unclear. Keywords pairs trading,...en_US
dc.description.abstractPárové obchodování je investiční strategie využívající dlouhodobého ekvilibria v hodnotách cenných papírů. Navíc je tržně neutrální s nulovou čistou investicí, a zároveň historicky vykazuje velké zisky. S pomocí kointegrační a vzdálenostní metody analyzujeme data z burzy jménem Binance za rok 2018. Ukazuje se, že strategie je díky transakčním poplatkům převážně neprofitabilní, ale jisté kombinace parametrů dosahují dobrých výsledků. Vzdálenostní metoda je obecně ziskovější a dosahuje až 3% měsíčního zisku i v naší základní simulaci reálných podmínek, zatímco kointegrační metoda je vždy mírně ztrátová. Navíc se ukazuje, že obchodování s hodinovými místo denními daty má smíšený efekt. Naše výsledky mají do jisté míry omezenou výpovědní hodnotu, jelikož jsme spoustu fenoménů odhadovali podle ekvivalentních konceptů z amerických ak- ciových trhů. Přitom jsme ukázali, že úspěch strategie je velice citlivý vůči transakčním poplatkům a potížím při exekuci obchodů, což znamená, že jejich přesné určení je kritické. Pokud bychom tyto faktory zanedbali, dosáhnout ziskovosti i nad 5% měsíčně by bylo lehké. Nelze však říci, že by naše výsledky byly robustní vůči podmínkám v reálném obchodování. Klíčová slova párové obchodování, kointegrace, statistická arbitráž, vnitrodenní obchodování, kryptoměny, vzdálenostní...cs_CZ
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.subjectpárové obchodovánícs_CZ
dc.subjectkointegracecs_CZ
dc.subjectstatistická arbitrážcs_CZ
dc.subjectvnitrodenní obchodovánícs_CZ
dc.subjectkryptoměnycs_CZ
dc.subjectvzdálenostní metodacs_CZ
dc.subjectpairs tradingen_US
dc.subjectcointegrationen_US
dc.subjectstatistical arbitrageen_US
dc.subjectintra-day tradingen_US
dc.subjectcryptocurrenciesen_US
dc.subjectdistance methoden_US
dc.titlePairs Trading in Cryptocurrency Marketsen_US
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2019
dcterms.dateAccepted2019-09-10
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.identifier.repId201137
dc.title.translatedPárové obchodování na kryptotrzíchcs_CZ
dc.contributor.refereeHronec, Martin
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEkonomie a financecs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomics and Financeen_US
thesis.degree.programEconomicsen_US
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFakulta sociálních věd::Institut ekonomických studiícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Social Sciences::Institute of Economic Studiesen_US
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomie a financecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomics and Financeen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csPárové obchodování je investiční strategie využívající dlouhodobého ekvilibria v hodnotách cenných papírů. Navíc je tržně neutrální s nulovou čistou investicí, a zároveň historicky vykazuje velké zisky. S pomocí kointegrační a vzdálenostní metody analyzujeme data z burzy jménem Binance za rok 2018. Ukazuje se, že strategie je díky transakčním poplatkům převážně neprofitabilní, ale jisté kombinace parametrů dosahují dobrých výsledků. Vzdálenostní metoda je obecně ziskovější a dosahuje až 3% měsíčního zisku i v naší základní simulaci reálných podmínek, zatímco kointegrační metoda je vždy mírně ztrátová. Navíc se ukazuje, že obchodování s hodinovými místo denními daty má smíšený efekt. Naše výsledky mají do jisté míry omezenou výpovědní hodnotu, jelikož jsme spoustu fenoménů odhadovali podle ekvivalentních konceptů z amerických ak- ciových trhů. Přitom jsme ukázali, že úspěch strategie je velice citlivý vůči transakčním poplatkům a potížím při exekuci obchodů, což znamená, že jejich přesné určení je kritické. Pokud bychom tyto faktory zanedbali, dosáhnout ziskovosti i nad 5% měsíčně by bylo lehké. Nelze však říci, že by naše výsledky byly robustní vůči podmínkám v reálném obchodování. Klíčová slova párové obchodování, kointegrace, statistická arbitráž, vnitrodenní obchodování, kryptoměny, vzdálenostní...cs_CZ
uk.abstract.enPairs trading is a trading strategy which tries to exploit mean-reversion among prices of certain securities. It is market-neutral and self-financing, and has been shown to produce high excess returns in historical backtests. We employ the most common distance and cointegration approaches on cryp- tocurrency data from an exchange called Binance spanning the year 2018. The strategy is mostly unprofitable under transaction costs, but certain combinations of hyperparameters can perform well. Overall, the distance method performs far better, being able to achieve 3% monthly profit even in our baseline real-life con- ditions while the cointegration method always achieves only a slight loss. We also found that increasing the sampling frequency of the data from daily to hourly brings mixed results. Moreover, since we have to reuse estimates of real-life considerations from equity markets, it is unclear if our results are truly representative of the cryp- tocurrency market. The strategy is found to be very sensitive to execution diffi- culties and transaction costs, making their determination crucially important. It is somewhat easy to get returns in excess of 5% monthly under ideal conditions, but whether this could be achieved in real trading conditions is still unclear. Keywords pairs trading,...en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ
thesis.grade.codeA


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV