Forecasting bitcoin's volatility: Exploring the potential of deep-learning

The importance of using the right statistical, mathematical and computational tools can highly influence the decision-making process. With the recent computational progress, Deep Learning methodologies based on Artificial Intelligence seem to be pointed out as a promising tool to study financial time series, characterised by out-of-the-ordinary patterns. Cryptocurrencies are a new asset class with several specially interesting characteristics that still lack deep study and differ from the traditional time series. Bitcoin in particular is characterised by extraordinary high volatility, high number of structural breaks and other identified characteristics that might further difficult the study and forecasting of the time series using classical models. The goal of this study is to critically compare the forecasting properties of classic methodologies (ARCH and GARCH) with Deep Learning Techniques (with MLP, RNN and LSTM architectures) when forecasting Bitcoin’s Volatility. The empirical study focuses on the forecasting of Bitcoin’s Volatility using such models and comparing its forecasting quality using MAE and MAPE for one, three- and seven-day’s forecasting horizons. The Deep learning methodologies show advantages in terms of forecasting quality (when we take in consideration the MAPE) but also require huge computational costs. Diebold-Mariano tests were also performed to compare the forecasts concluding the superiority of Deep Learning Methodologies.A importância de usar as ferramentas estatísticas, matemáticas e computacionais certas pode certamente influenciar o processo de decisão. Com os recentes avanços computacionais, as metodologias Deep-Learning, baseadas em Inteligência Artificial apontam para uma ferramenta promissora para o estudo de séries temporais de dados financeiros, caracterizadas por padrões que são fora do normal. As criptomoedas são uma nova classe de ativos que são caracterizados por alta volatilidade, elevado número de quebras de estrutura e outras características que podem dificultar o estudo e previsão por parte de modelos clássicos. O objetivo deste trabalho é analisar de forma crítica as capacidades de previsão das metodologias clássicas (ARCH e GARCH) comparativamente a metodologias de Deep-Learning (nomeadamente arquiteturas de redes neuronais: MLP, RNN e LSTM) para a previsão da volatilidade da bitcoin. O estudo empírico deste trabalho foca-se na previsão da volatilidade da bitcoin com os modelos supramencionados e comparar a sua qualidade preditiva usando as medidas de erro MAE e MAPE para horizontes de previsão de um, três e sete dias. As metodologias de Deep-Learning apresentam algumas vantagens no que respeita à qualidade de previsão (pela análise da métrica de erro MAPE) mas apresentam um custo computacional superior. Também foram realizados Testes de Diebold-Mariano para comparar as previsões, concluindo-se a superioridade das metodologias de Deep-Learning

블록체인, 가상화폐, 파생상품 시장을 위한 예측 모형

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 산업공학과, 2018. 2. 이재욱.This dissertation aims to conduct the empirical analysis for the financial derivative and cryptocurrency market and to develop analytical techniques based on machine learning models suitable for prediction and estimation of each field. In the financial derivative market, a Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods employ the candidate probability distribution nearest to the target probability distribution to acquire sample distributed from the posterior density. Choice of the candidate probability distribution affects the practical convergence speed of the MCMC methodology and the fitness of the sample. In this dissertation, we propose a MCMC framework possible to samples from the candidate distribution nearest to the target probability density without the specification of the candidate distribution. We confirm that the jump diffusion models and Bayesian neural networks have the best performance in estimating and predicting given the data of the recent day for the model estimation given S&P index options in 2012. Especially, the jump diffusion model has a very high performance in terms of domain adaptation between the American option and the European option. This difference is reflected in the fact that the jump diffusion model is based on the common asset of the American option and the European option. Based on this empirical precedent study, we proposed a machine learning model called generative Bayesian neural network (GBNN) to overcome the disadvantages of the machine learning model. GBNN maximizes posterior probability through the GBNN obtains prior information from the GBNN data learned up to the previous day, and learns likelihood probability from actual trading data of learning day. We identify that the GBNN model outperform other benchmark models in terms of model prediction. Bitcoin is a successful cryptocurrency, and it has been extensively studied in fields of economics and computer science. In this dissertation, we analyze the time series of Bitcoin price with a BNN using Blockchain information in addition to macroeconomic variables. We conduct the empirical study that compares the Bayesian neural network with other linear and non-linear benchmark models on modeling and predicting the Bitcoin process. Our empirical studies show that BNN performs well in predicting Bitcoin price time series and explaining the high volatility of the Bitcoin price in Aug. 2017. In addition, we suggested the enhanced GRU model for correlation analysis between cryptocurrency markets. Assuming that the gate value obtained from the GRU model is the parameter of the VAR model, it makes possible to visualize the correlation between various alternative currencies in the cryptocurrency market. As a result, it is confirmed that there is a very significant correlation between the currencies separated from the existing currencies and the existing currencies.Chapter 1 Introduction 21 1.1 Financial derivative market analysis 21 1.2 Cryptocurrency market analysis 24 1.3 Aims of the Dissertation 26 1.4 Outline of the Dissertation 28 Chapter 2 Literature Review 29 2.1 Review of Financial Econometric Models 29 2.1.1 Time series models 29 2.1.2 Option pricing methods 34 2.2 Review of Statistical Machine Learning Models 39 2.2.1 Articial neural networks 39 2.2.2 Bayesian neural networks 39 2.2.3 Support vector regression 43 2.2.4 Gaussian process 45 Chapter 3 Predictive Models for the Derivatives Market 47 3.1 Chapter Overview 47 3.2 A Generative Model Sampler for Inference in State Space Model 51 3.2.1 Backgrounds 51 3.2.2 Proposed methods: generative model sampler 56 3.3 Machine Learning versus Econometric Models in Predictability of Financial Options Markets 59 3.3.1 Data description and experimental design 59 3.3.2 Estimation and prediction performance 62 3.3.3 Robustness and Domain Adaptation Performance of the Models 66 3.4 A Generative Bayesian Neural Networks Model for Risk-Neutral Option Pricing 70 3.4.1 Proposed method 70 3.4.2 Empirical Studies 74 3.5 Chapter Summary 86 Chapter 4 Predictive Models for Blockchain and Cryptocurrency Market 89 4.1 Chapter Overview 89 4.2 Economics of Bitcoin and Blockchain 91 4.3 An Empirical Study on Modeling and Prediction of Bitcoin Prices Based on Blockchain Information 93 4.3.1 Data Specication and Structure of the Experiment 93 4.3.2 Linear Regression Analysis 99 4.3.3 Estimation and Prediction Results of Bitcoin Price 104 4.4 Enhanced GRU Framework for Correlation Analysis of Cryptocurrency Market 111 4.4.1 Enhanced GRU Framework 111 4.4.2 Empricial Studies 113 4.5 Chapter Summary 115 Chapter 5 Conclusion 119 5.1 Contributions 119 5.2 Future Work 122 Bibliography 125 국문초록 161Docto

Impact of Network Connectedness

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 산업공학과, 2022. 8. 이재욱.금융 자산은 언제나 리스크에 노출되어 있다. 이 리스크의 크기와, 각 자산이 리스크에 대해 얼마나 보상받는 지를 정확히 측정하는 것은 자산의 특성을 이해하는 데 중요한 문제이다. 자산가격결정모형 (asset pricing model)은 자산의 리스크와 그 보상을 통해서 금융 자산의 수익률을 설명하려 하는 모형이다. 본 연구에서는 여러 자산가격결정모형의 형태 중 팩터 모델에 집중하였다. 팩터 모델은 초과 수익률을 팩터와 베타로 분리해서 설명하는 모델이다. 전통적인 팩터 모델들은 거시 금융 변수나 기업 변수 등을 통하여 팩터와 베타를 추정하는데, 이 때 자산 간의 연결관계를 고려하는 연구는 많이 진행되지 않았다. 금융 자산들은 서로 영향을 주는 관계에 있기 때문에 각각의 수익률 또한 개별적이 아니라 자산 간의 그래프 구조를 고려하며 동시에 평가되어야 한다. 본 논문은 팩터 모델에 자산 간의 연결 구조를 반영하기 위한 인공지능 기반 실증적 자산가격결정모형을 제안한다. 이를 위해 먼저 그래프 인공신경망 (GNN)을 바탕으로 한 멀티 팩터 모델을 개발하였다. 이 때 모델의 구조를 결정하는 것 만큼이나 중요한 것은 자산 간 그래프 구조를 어떻게 정의할 것인가라는 문제이다. GNN은 그 입력 변수로서 잘 정의된 그래프 구조를 요구하지만 자산 간의 연결 구조는 명확하게 정의되지 않았기 때문에, 본 연구에서는 자산 간의 연결성을 피어슨 상관계수를 이용하여 추정하고 이를 특정 임계값을 통해 0과 1로 이진화 시키는 방식을 사용했다. 제안한 모델의 구조는 베타를 추정하는 부분과 팩터를 추정하는 부분으로 나뉘어지는데, 각각 기업 변수와, 수익률을 이용해서 추정한다. 1957년부터 미국에 상장된 주식들을 대상으로 한 실증 실험 결과, 제안한 모델은 설명력과 예측 성능 측면에서 벤치마크 모델들보다 우수한 성능을 보였다. 또한 통계적 성능 이외에도 팩터의 경제적 의미를 측정하는 면에서, 제안한 모델로부터 추정한 팩터가 가장 효율적인 확률적 할인요소 (stochastic discount factor)를 추정할 수 있다는 점 역시 확인하였다. 자산가격결정모형의 가장 중요한 목적은 수익률이지만, 변동성 또한 금융 자산의 움직임을 설명하는 데 중요한 성질이다. 많은 사전 연구에서 밝혀졌듯 수익률과 변동성 사이에는 상관관계가 존재하기 때문에 변동성은 수익률을 설명하는 요인이 될 수 있다. 자산가격결정모형에서와 마찬가지로 자산들 간의 연결 구조를 고려하는 것은 변동성 예측에서도 성능 향상에 큰 영향을 미칠 수 있다. 변동성 분석에서는 여러 자산의 변동성이 서로 영향을 미치는 것을 스필오버 (spillover)라 부른다. 본 논문에서는 스필오버 효과를 직접적으로 반영하는 변동성 예측 모델을 개발하였다. 제안한 모델은 변동성의 측면에서 자산 간 연결 구조를 변동성 스필오버 지수로 구성한 인접행렬로 정의하며, 모델의 구조로는 시공간적 그래프 인공신경망 (spatial-temporal GNN)를 사용하였다. 글로벌 시장 지수들에 대한 실증 실험을 통해서 제안한 모델은 단기와 중기 변동성 예측에서 벤치마크 모델에 비해 가장 좋은 예측 성능을 보이고, 다른 시장에 큰 영향을 주는 시장을 이용하여 다른 시장에 대한 예측 성능을 크게 높일 수 있음을 보였다. 자산가격결정모형에 변동성을 직접적으로 반영하기 위해서는 모형 내에서 변동성이 어떻게 정의되는가를 먼저 살펴보아야 한다. 변동성은 자산가격결정모형 내에서 잔차의 표준편차로 해석할 수 있다. 그러나 시계열 기반 방법론을 사용하여 추정하는 기존의 자산가격결정모형은 시간에 따라 불변하는 변동성을 가정한다. 본 논문에서는 시간에 따라 변하는 변동성을 예측 모델을 이용하여 추정하고, 이를 팩터 모델의 손실함수에 정규화로 사용함으로써 시간에 따라 변화하는 변동성의 특성을 반영하는 팩터 모델을 제안하였다. 미국 상장 주식에 대한 실증 실험 결과 제안한 모델은 시간 불변 변동성 조건을 완화하지 않은 모델에 비해 변동서이 낮은 시기에서 통계적 성능이 큰 폭으로 상승함을 확인하였다. 현재 무시할 수 없는 규모로 성장한 가상화폐 시장에는 구조적으로 확실하게 연결된 자산이 존재한다. 같은 블록체인 상에 존재하는 토큰들은 해당 블록체인 위에서 발행되고 거래되므로 네트워크 구조 상으로 연결성을 지닌다. 본 연구에서는 앞서 진행된 연구에 대한 응용으로, 명확히 구조적으로 연결된 자산들이 초과 수익률을 설명할 수 있는 측정 가능한 공통된 팩터를 가짐을 보이고자 했다. 연구의 대상을 이더리움 블록체인 상의 토큰들로 제한하여 실증 실험을 진행한 결과, EIP-1559 적용 이후에 이더리움 가스 수익률이 시장 수익률과 함께 토큰의 수익률을 설명할 수 있는 팩터로서 작용함을 보였다. 또한, 이더리움 가스 수익률은 토큰의 변동성에 영향을 주는 요소로, 토큰 변동성 예측에도 도움을 줄 수 있는 요소임을 스필오버 기반 변동성 예측 모델을 통해 확인하였다. 본 논문은 자산 간의 연결성을 고려한 자산가격결정모형을 구성하였으며, 이를 통해서 금융 자산들이 갖는 그래프 구조가 실질적으로 수익률에 영향을 미침을 확인할 수 있다. 이 연구결과는 향후 새로운 금융 시장에 대해서도 적용 가능한 확장성 있는 모델이며, 금융 자산의 평가에 있어 여러 자산을 동시에 상관관계를 고려하며 평가해야 한다는 함의점을 제공하고 있다.Financial assets are always exposed to risks. It is important to evaluate the risk properly and figure out how much each asset is compensated for its risk. Asset pricing model explains the behavior of financial asset return by evaluating the risk and risk exposure of asset return. We focused on factor model structure among asset pricing models, which explains excess return through factor and beta coefficients. While conventional factor models estimate factor or beta through various macroeconomic variables or firm-specific variables, there exist fewer studies considering the connectedness between assets. Since financial assets have connected dynamics, asset returns should be priced simultaneously considering the graph structure of assets. In this dissertation, we proposed the AI-based empirical asset pricing model to reflect the connected structure between assets in the factor model. We first proposed the graph neural network-based multi-factor asset pricing model. As important as the structure of the model in constructing an asset pricing model that reflects the structure of the connection between assets is, how to define the connectivity. Graph neural network requires a well-defined graph structure. We defined the connectedness between assets as the binary converted Pearson correlation coefficients of asset returns by the cutoff value. The proposed model consists of a beta estimation part and a factor estimation part, where each part is estimated with firm characteristics and excess returns, respectively. The empirical analysis of U.S equities reveals that the proposed model has more explanatory power and prediction ability than benchmark models. In addition, the most efficient stochastic discount factor can be estimated from the estimated factors. While return is the main object of asset pricing, volatility is also important property for explaining the behavior of financial assets. Volatility can be the factor in explaining return since many studies point out that return and volatility are correlated. As with the asset pricing model, considering the connected structure between assets in volatility prediction can be of great help in explaining the dynamics of assets. In the volatility analysis, what affects between volatility is called spillover. In this aspect, we proposed the volatility prediction model that can directly reflect this spillover effect. We estimated the graph structure between asset volatility using the volatility spillover index and utilized the spatial-temporal graph neural network structure for model construction. From the empirical analysis of global market indices, we confirm that the proposed model shows the best performance in short- and mid-term volatility forecasting. To include volatility in the asset pricing discussion, it is necessary to focus on how volatility is defined in the asset pricing model. In the asset pricing model, volatility can be interpreted as the variance of the residual of the model. However, asset pricing models with time-series estimation mostly have time-unvarying volatility constraints. We constructed an asset pricing model with time-varying volatility by estimating variability using the prediction model and reflecting it in the training loss of the asset pricing model. We identify that the proposed model can improve the statistical performance during the low volatility period through an empirical study of U.S equities. Currently, there are clearly structurally connected assets in the cryptocurrency market, which has grown to a scale that cannot be ignored. All of the same blockchain-based tokens are issued and traded on that blockchain, so they have strong structural connectivity. We tried to identify that an observable factor for explaining excess return exists in such connected tokens as an application of previous studies. We limited the analysis target to Ethereum-based tokens and showed that the Ethereum gas price became a factor for the macroeconomic factor model after the application of EIP-1559. Furthermore, we applied the volatility spillover index-based volatility prediction model using gas return and showed that gas return can increase the prediction performance of certain tokens' volatility.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivation of the Dissertation 1 1.2 Aims of the Dissertation 10 1.3 Organization of the Dissertation 13 Chapter 2 Graph-based multi-factor asset pricing model 14 2.1 Chapter Overview 14 2.2 Preliminaries 17 2.2.1 Graph Neural Network 17 2.2.2 Graph Convolutional Network 18 2.3 Methodology 19 2.3.1 Multi-factor asset pricing model 19 2.3.2 Proposed method 21 2.3.3 Forward stagewise additive factor modeling 23 2.4 Empirical Studies 24 2.4.1 Data 24 2.4.2 Benchmark models 24 2.4.3 Empirical results 28 2.5 Chapter Summary 33 Chapter 3 Volatility prediction with volatility spillover index 37 3.1 Chapter Overview 37 3.2 Preliminaries 41 3.2.1 Realized Volatility 41 3.2.2 Volatility Spillover Measurements 42 3.2.3 Benchmark Models 45 3.3 Empirical Studies 50 3.3.1 Data 50 3.3.2 Descriptive Statistics 51 3.3.3 Proposed Method 52 3.3.4 Empirical Results 54 3.4 Chapter Summary 61 Chapter 4 Graph-based multi-factor model with time-varying volatility 64 4.1 Chapter overview 64 4.2 Preliminaries 67 4.2.1 Local-linear regression for time-varying parameter estimation 67 4.3 Methodology 68 4.3.1 Time-varying volatility implied loss function 68 4.3.2 Proposed model architecture 70 4.4 Empirical Studies 72 4.4.1 Data 72 4.4.2 Benchmark Models 72 4.4.3 Empirical Results 73 4.5 Chapter Summary 79 Chapter 5 Macroeconomic factor model and spillover-based volatility prediction for ERC-20 tokens 82 5.1 Chapter Overview 82 5.2 Preliminaries 85 5.3 Methodology 86 5.3.1 Relation analysis 86 5.3.2 Factor model analysis 89 5.3.3 Volatility prediction with volatility spillover index 90 5.4 Empirical Studies 90 5.4.1 Data 90 5.4.2 Empirical Results 98 5.5 Chapter Summary 102 Chapter 6 Conclusion 105 6.1 Contributions 105 6.2 Future Work 108 Bibliography 109 국문초록 130박

Forecasting mid-price movement of Bitcoin futures using machine learning

In the aftermath of the global financial crisis and ongoing COVID-19 pandemic, investors face challenges in understanding price dynamics across assets. This paper explores the performance of the various type of machine learning algorithms (MLAs) to predict mid-price movement for Bitcoin futures prices. We use high-frequency intraday data to evaluate the relative forecasting performances across various time frequencies, ranging between 5 and 60-min. Our findings show that the average classification accuracy for five out of the six MLAs is consistently above the 50% threshold, indicating that MLAs outperform benchmark models such as ARIMA and random walk in forecasting Bitcoin futures prices. This highlights the importance and relevance of MLAs to produce accurate forecasts for bitcoin futures prices during the COVID-19 turmoil

Every crypto breath in the world : the current global position of the cryptocurrency market and future prediction

This study was motivated by the breakthrough of cryptocurrencies in 2018. The other main reasons behind the motivation are the total market capitalisation of one trillion-dollar diversification possibilities and the lack of preceding scientific research to identify the portfolio diversification possibilities of cryptocurrencies from many angles. Four empirical studies were conducted to provide a holistic view of cryptocurrency as an investment tool. The first study investigated the portfolio diversification possibilities between cryptocurrencies and traditional financial markets. A quantitative method was employed with Cointegration, ARDL bound testing approach, causality, and co-movement testing. Applying Modern portfolio theory to identify the diversification possibilities between the aforementioned markets enabled the study to highlight how investors can reap the benefits of cryptocurrencies. The second study extended the investigation of the portfolio diversification possibilities of cryptocurrency by including precious metals and cryptocurrencies in the same investment basket. Investors switch from traditional investment assets, such as equity and debt market instruments, to precious metal markets to reap benefits. Therefore, this study investigates how cryptocurrency can be an alternative source of investment to include in an investment portfolio. The daily precious metal and cryptocurrency data from 2017 to 2022 was utilised through an ARDL framework to obtain the Cointegration between cryptocurrency, precious metal and across cryptocurrencies. Modern portfolio theory is used to identify the diversification possibilities in this study with different portfolio diversification strategies. The third study clarified the cryptocurrency stakeholders to identify the global perception of cryptocurrency investments. A qualitative method was employed with sentiment analysis, followed by data extractions from the global databases using machine learning algorithms. The study identified the percentage of stakeholder groups' positive, negative, and neutral perceptions of cryptocurrency. The main obstacles hindering cryptocurrency investment growth are the fear of current scams, lack of definitional issues and the absence of a legal framework in some countries. The fourth study included the findings from the first, second and third studies to develop a cryptocurrency predictive model by factoring in macroeconomic variables. Panel data regression with fixed and dynamic effects was employed to analyse the data from 2017 to 2002. The findings suggest the impact of each macroeconomic variable selected in the study for the cryptocurrency price changes while adding more significance to technological variables. The overall findings provide strong support for the portfolio diversification possibilities of cryptocurrencies. Inclusions of the wide range of investment classes, exploring stakeholder perception and highlighting the macroeconomic variables' influence on the cryptocurrency price prediction generate new insights and valuable comparisons about cryptocurrency markets for academia, crypto issuers, investors, government, policymakers, and fund managers to use as an investment and decision-support tools. Keywords: Cryptocurrency, ARDL, Financial Markets, Cointegration, Causality, Portfolio diversification, Precious Metals, Predictive model.Doctor of Philosoph

Assessing machine learning performance in cryptocurrency market price prediction

Cryptocurrencies, which are digitally encrypted and decentralized, continue to attract attention of  nancial market players across the world. Because of high volatility in cryptocurrency market, predicting price of cryptocurrencies has become one of the most complicated  elds in  nancial markets. In this paper, we use Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) models to predict price of four well-known cryptocurrencies of Bitcoin (BTC), Ethereum(ETH), Litecoin (LTC), and Ripple (XRP). These models are subdivisions of Articial Intelligence, machine learning and data science. The main aim of this paper is to compare the accuracy of above-mentioned models in forecasting time series data, to  nd out which model can better predict price in these four cryptocurrencies. 43 variables consisting of 28 technical indicators and t+10 lags were calculated and appended to the Open, High, Low, Close and Volume (OHLCV) data for selected cryptocurrencies. Applying random forest as feature selection, 25 variables werechosen, 24 of them selected as feature (independent variables) and one as a dependent variable. Each attribute value was converted into a relative standard score, followed by Min-max scaling; we compare models and results of Dieblod Mariano test that is used to examine whether the differences in predictive accuracy with these two models are signi cant, reveal that LSTM reaches better accuracy than GRU for BTC and ETH, but both models convey the same accuracy for LTC and XRP

포트폴리오 관리를 위한 기계학습 기반 자산 배분 전략 및 디지털 자산 투자

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 산업공학과, 2022. 8. 이재욱.자산 분산화와 위험 관리는 포트폴리오 관리의 핵심 요소이다. 자산 분산화란 자산간 상관관계를 추정하여 자산 배분을 기반으로 다중 자산 포트폴리오에 대한 분산 효과를 극대화하는 것을 의미한다. 위험 관리란 자산의 잠재적 위험과 변동성을 추정하여 자산 배분을 기반으로 주어진 포트폴리오에 대한 하방 위험을 최소화하는 것을 의미한다. 또한 포트폴리오 관리의 두 가지 중요한 절차는 다음과 같다. 첫째, 적절한 자산 배분 전략 시행을 위한 모형 개선 및 시행이다. 모형이 가진 내재적 한계로 인해 자산 배분 전략을 적절하게 수행하지 못하는 경우, 해당 포트폴리오 모형이 추구하는 목표를 달성하지 못하게 되어 바람직하지 않은 포트폴리오가 구축되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 목표는 여러 개의 자산을 포함하는 포트폴리오에 대한 분산 효과와 한가지 자산에 대한 포트폴리오 가치 방어를 통한 위험 관리를 포함한다. 둘째, 투자를 위한 자산군 선택이다. 기존의 자산군과 상관관계가 작은 새로운 자산군에 대한 선택이 효율적인 포트폴리오 구축에 있어 잠재적으로 큰 도움을 줄 수 있다. 본 논문은 포트폴리오 관리에 대한 이러한 두 가지 핵심과 절차에 초점을 맞추어 연구를 수행하였다. 자산 분산화와 위험 관리 각각의 관점에 대하여, 첫째, 기존 포트폴리오 모형의 구축 및 모수 추정에 대한 한계점을 개선하는 연구를 수행하였다. 둘째, 새로운 디지털 자산 시장에 대한 포트폴리오 분석을 수행하였다. 이에 따라, 본 논문의 구체적인 목표는 다음과 같이 두 가지로 정리될 수 있다. 첫째, 모형 구축 및 모수 추정에 대한 한계점을 갖는 기존 포트폴리오 관리 전략의 개선에 관한 연구를 수행하는 것이다. 구체적으로, 블랙-리터만 모형의 전망 구축과 합성 풋 옵션 전략의 모수 추정에 대한 문제를 다루었다. 둘째, 대체불가능 토큰과 암호화폐 시장을 포함하는 디지털 자산 시장에 관한 포트폴리오 분석 및 실증 결과를 살펴보는 것이다. 이때, 대체불가능 토큰에 대해서는 마코위츠의 평균-분산 모형을, 암호화폐에 대해서는 포트폴리오 보험 모형을 사용한다. 첫 번째 연구를 위해, 자산 수익률 이외의 외부적인 금융 데이터로부터 의미 있는 패턴을 추출할 수 있는 기계학습 모형을 사용하여 블랙-리터만 모형의 전망 구축을 수행하는 모형을 제안하였고, 이에 대한 실증 결과를 살펴 보았다. 또한, 합성 풋 옵션 전략에서 요구하는 변동성 모수 추정의 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반 변동성 예측 모형을 사용하여 개선된 합성 풋 옵션 전략을 제안하고, 이에 대한 실증 연구를 수행하였다. 두 번째 연구를 위해서는, 기존 자산 기반 포트폴리오에 대해 대체불가능 토큰이 새로운 자산군으로써 분산 효과를 제공할 수 있는지를 살펴봄으로써 그 경제학적 가치를 검증해 보았고, 다양한 위험 측정 지표와 투자자 효용 측면에서 포트폴리오 보험 전략에 대한 암호화폐 시장에서의 실증 결과를 살펴보았다. 본 논문의 주요 실증 결과는 다음과 같다. 첫째, 기업 특성 변수를 결합하여 전망에 반영하였을 때, 블랙-리터만 모형에서 산출된 포트폴리오의 수익률 분포가 개선됨을 확인하였다. 또한, 기업 특성 변수를 반영할 때, 과거의 정보를 단순히 반영하는 것보다 기계학습 기법을 활용하여 미래에 대한 예측 방식으로 반영할 때 표본 외 성능 측면에서 훨씬 큰 개선이 나타났다. 해당 연구 결과는, 본 논문에서 제안된 기업 특성 변수 기반 전망 구축 방법론을 바탕으로 한 블랙-리터만 모형을 통해 더 잘 분산되고 더욱 효율적인 포트폴리오를 구축하는 것이 가능하다는 것을 보여준다는 점에서 의의가 있다. 둘째, 계량 경제 모형 및 포트폴리오 실증 분석 결과, 대체불가능 토큰은 기존 자산에 시장에 대해 헤지, 안전 피난처, 분산 효과를 갖는다는 증거를 발견하였다. 구체적으로, 대체불가능 토큰은 여러 국가의 주식 시장, 원유 시장, 채권 시장, 달러 지수에 대해 헤지 및 안전 피난처 효과를 보이며, 이러한 경향성은 자산 수익률 데이터의 해상도가 변함에 따라 그 정도가 달라진다. 특히 COVID-19 위기 동안, 채권 시장 및 달러 지수에 대해 더욱 강한 강도의 안전 피난처 효과를 보였다. 또한, 대체불가능 토큰 시장은 기존 자산 시장과 매우 구별되는 자산 시장으로써, 상관관계, 공행성, 변동성 스필오버 효과 및 마코위츠의 평균-분산 포트폴리오 모형을 통한 분석 결과, 대체불가능 토큰이 기존 자산군에 대한 강한 분산 효과를 가짐을 확인하였다. 이를 통해, 대체불가능 토큰의 편입이 균등 배분 포트폴리오 모형과 접점 포트폴리오 모형을 샤프 비율 측면에서 크게 개선 시킬 수 있음을 확인하였다. 셋째, 포트폴리오 가치 방어 오차 측면에서 합성 풋 옵션 전략에 변동성 모수 추정 오차에 의한 악영향이 존재함을 시뮬레이션 및 실제 금융 시장 데이터를 통해 확인하였다. 흥미롭게도, 포트폴리오 가치 방어 오차는 이러한 변동성 예측의 정확도와 직접적으로 연관되어 있다는 것을 통계적으로 확인하였다. 이는, 더욱 정확한 변동성 예측 모형을 통해 합성 풋 옵션의 모수 추정 오차 문제를 완화할 수 있다는 사실을 실증적으로 확인했다는 점에서 의의가 있다. 또 다른 결과로써, 전통적인 변동성 예측 방법론 및 기계학습 기반 변동성 예측 방법론 모두 단순 모형보다 성능이 좋다는 것을 확인하였다. 또한, 기계학습 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 그중 익스트림 그라디언트 부스팅 (XGB) 모형이 포트폴리오 가치 방어 오차 및 변동성 예측 오차 측면에서 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 경향성은 기계학습 모형이 기존의 모형 보다 실현 변동성 (realized volatility)의 복잡한 파동 패턴을, 매우 변동성이 큰 시장 상황에서도 더욱 잘 잡아낸다는 사실을 지지하는 결과라 할 수 있다. 마지막으로, 하방 위험 측면에서, 포트폴리오 보험 전략들이 암호화폐 시장에서 벤치마크 방법론보다 더 좋은 성능을 보임을 실증적으로 확인하였다. 이러한 포트폴리오 보험 전략들은 매수 후 보유 전략보다 더 작은 위험을 보이는 것을 알 수 있었다. 또한, 흥미롭게도, 효용함수의 곡률 측면에서, 전망 이론 투자자의 포트폴리오 선택과 기대 효용 이론 투자자의 포트폴리오 선택의 경향성이 서로 반대로 나타남을 발견 하였다. 이러한 결과는, 전망 이론 투자자에 대하여 이익 대비 손실의 영향력이 더 클 수 있음을 나타낸다. 이와 더불어, 투자자의 손실 회피 경향이 포트폴리오 보험 전략에 대한 투자자의 선호를 더욱 강화시킬 수 있음을 확인하였다. 가장 놀라운 결과로써, 투자자가 어떤 효용 함수를 따르는지에 관계없이, 암호화폐 시장에서 포트폴리오 보험 전략이 매수 후 보유 전략 보다 높은 효용을 주는 영역이 기존 자산 시장에서보다 더 넓음을 확인하였다. 이는 포트폴리오 보험 전략이 더 많은 수의 암호화폐 투자자에 대해 위험 관리 측면에서 더 큰 경제학적 가치를 제공해 줄 수 있음을 실증하는 결과라는 점에서 의의가 있다. 본 논문은 블랙-리터만 모형의 다중 자산 포트폴리오와 합성 풋 옵션 전략의 개별 자산 포트폴리오에 대한 포트폴리오 관리 모형을 자산 분산화와 위험 관리 측면에서 개선하는 연구를 수행하였다. 또한, 마코위츠의 평균-분산 모형과 포트폴리오 보험 모형을 사용하여 대체불가능 토큰과 암호화폐 시장을 포함한 새로운 디지털 자산 시장에서의 포트폴리오 분석을 수행하였다. 본 논문의 결과를 바탕으로, 투자자들은 자산 분산화와 위험 관리 관점에서 더욱 개선된 포트폴리오 전략을 달성할 수 있으며, 이를 통해 개선된 포트폴리오 관리를 위한 더욱더 효율적이고 바람직한 투자 포트폴리오를 구축할 수 있게 될 것으로 기대된다.The core of portfolio management is asset diversification and risk management. Asset diversification is to maximize the diversification effect for a multi-asset portfolio based on asset allocation by estimating the correlation between assets. Risk management is to minimize the downside risk for a given portfolio based on asset allocation by estimating the potential risk and volatility of an asset. The essential portfolio management procedure is twofold; (i) model improvement and implementation for appropriate model specifications and portfolio construction and (ii) asset class selection for investment. The first part is necessary to implement the strategy adequately to achieve the aim of that model, such as robust multi-asset portfolio management via asset diversification and single asset risk management via robust protection level maintenance. The second part is vital because a new asset class uncorrelated to the traditional asset class has potential opportunities for efficient portfolio construction. Accordingly, this dissertation focuses on research from two perspectives dealing with the above two essential procedures. Regarding the perspective of asset diversification and risk management, the first is a study on addressing and improving the existing portfolio strategy models' limitations in model construction and estimation of input parameters for appropriate model specification. The second is a portfolio analysis of new emerging asset markets. The first aim of this dissertation is to improve the existing portfolio management strategy in model construction for the Black–Litterman framework and input parameter estimation for the synthetic put strategy for the appropriate model specification. The second aim is to investigate the empirical results using portfolio analysis in the emerging digital asset markets, including Non-Fungible Tokens (NFTs) and the cryptocurrency market, based on the mean-variance framework or portfolio insurance framework. For the first aim, we propose to use machine learning-based models to extract the meaningful pattern of external financial data for the Black–Litterman model using firm characteristics. Furthermore, we propose to use machine learning-based forecasting models to estimate the input parameters required for portfolio insurance strategy to mitigate the difficulty of addressing complex financial data. For the second aim, we examine the economic value of NFT in terms of diversification effect on traditional asset-based portfolios and portfolio insurance strategy results regarding various risk measures and investor's utility in the cryptocurrency market. The main findings in this dissertation are summarized as follows. First, our empirical results show that combining characteristics into view improves the distribution of portfolio returns in the Black–Litterman approach. Furthermore, prediction via machine learning affects improvement in the out-of-sample performance compared to using past information. Our study suggests that using the proposed model can result in a more efficient and diversified portfolio of the Black–Litterman framework. Second, our empirical results of portfolio analysis in the NFT market show evidence of the hedge, safe haven, and diversification properties of NFTs, confirming two main findings: (i) NFTs act as a hedge and safe haven for several country's stock markets and oil, bond, and USD indices and these effects in stock markets fade as frequency changes, especially showing stronger safe haven benefits for bond and USD indices during the COVID-19 periods, and (ii) NFTs are distinct from traditional assets, potentially resulting in portfolio diversification which is confirmed by preliminary analysis including correlation, co-movement, and volatility spillover and portfolio analysis based on Markowitz's mean–variance framework, improving the performance of equally weighted and tangency portfolio strategies in terms of Sharpe ratio. Third, our findings indicate that the adverse effect of volatility misestimation exists in terms of protection level error in the synthetic put strategy. We surprisingly find the protection error of insured portfolios directly linked to the precision of volatility forecasting, implying that this misestimation issue can be mitigated by employing more accurate volatility forecasting models. Another finding is that all methodologies, including traditional and machine learning-type, are better than the naive approach. Moreover, machine learning-type models, especially XGB, are the best in terms of protection and forecasting error in implementing the synthetic put strategy. This tendency supports the evidence that machine learning is better than traditional models in capturing the complex fluctuation pattern of realized volatility in highly volatile market conditions. Finally, our findings demonstrate the outperformance of portfolio insurance strategies in terms of skewness and downside risks in the cryptocurrency market. It reveals the lower-risk feature of these strategies compared to buy-and-hold. Moreover, we surprisingly find that, in terms of curvature, the portfolio choice of prospect theory investors is opposite to the expected utility theory investors. It implies the greater impact of losses than gains on the prospect theory investors. The larger loss-aversion propensity reinforces investors' preference for portfolio insurance strategies. As the most shocking result, we find portfolio insurance, when compared to the buy-and-hold strategy, provides a better opportunity to offer a higher utility in the cryptocurrency market than the traditional stock market, regardless of the investor's utility. It implies that portfolio insurance strategies can provide greater economic value in terms of risk management for a larger number of cryptocurrency investors. By improving the portfolio management models in terms of asset diversification of the multi-asset portfolio of the Black–Litterman model and risk management of a given portfolio or a single asset of synthetic put strategy, and by examining the portfolio analysis in new digital asset markets such as NFT and cryptocurrency market based on mean-variance and portfolio insurance framework, this dissertation's overall findings can help investors achieve an improved portfolio strategy and obtain a more efficient and well-diversified portfolio for the improved portfolio management.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Background and motivation 1 1.2 Aims of the Dissertation 11 1.3 Organization of the Dissertation 13 Chapter 2 Black–Litterman model considering firm characteristic variables 15 2.1 Chapter overview 15 2.2 Data and Methodology 17 2.2.1 Data 17 2.2.2 Methodology 18 2.3 Empirical results 25 Chapter 3 Portfolio analysis for Non-Fungible Token market 28 3.1 Chapter overview 28 3.2 Data 31 3.2.1 Data for a hedge and safe haven effect 32 3.2.2 Data for a diversification effect 33 3.3 Methodology 36 3.3.1 Methods for a hedge and safe haven effect 36 3.3.2 Methods for a diversification effect 38 3.4 Empirical results 41 3.4.1 Results of a hedge and safe haven effect 41 3.4.2 Results of a diversification effect 49 Chapter 4 Volatility forecasting for portfolio insurance strategy 57 4.1 Chapter overview 57 4.2 Data 63 4.2.1 The Monte Carlo simulation data 63 4.2.2 The real-world data 66 4.3 Portfolio insurance strategy 69 4.3.1 Synthetic put strategy 69 4.3.2 Protection level error 73 4.4 Volatility forecasting models 76 4.4.1 Naive model 76 4.4.2 GARCH-type models 77 4.4.3 HAR-RV-type models 79 4.4.4 Machine learning-type models 81 4.4.5 Forecasting performance measure and statistical test 89 4.5 Experimental design and procedure 90 4.5.1 The Monte Carlo simulation 91 4.5.2 The real-world data simulation 92 4.6 Empirical results 94 4.6.1 The Monte Carlo simulation results 94 4.6.2 The real-world data simulation results 99 Chapter 5 Portfolio insurance strategy in the cryptocurrency market 108 5.1 Chapter overview 108 5.2 Portfolio insurance strategies 123 5.2.1 SL strategy 123 5.2.2 CPPI strategy 124 5.2.3 TIPP strategy 126 5.2.4 VBPI strategy 127 5.3 Downside risks 130 5.3.1 MDD and AvDD 130 5.3.2 VaR 132 5.3.3 ES 133 5.3.4 Semideviation 133 5.3.5 Omega ratio 134 5.4 Investor’s utility 136 5.4.1 Expected utility theory 136 5.4.2 Prospect theory 138 5.5 Data and experimental design 140 5.5.1 Data 140 5.5.2 Experimental design 143 5.6 Empirical results 147 5.6.1 Downside risk results 147 5.6.2 Investor’s utility results 159 Chapter 6 Conclusion 167 6.1 Summary and contributions 167 6.2 Future work 178 Bibliography 180 Appendices 218 A Appendix to Chapter 3 218 B Appendix to Chapter 4 220 C Appendix to Chapter 5 220 국문초록 228박

Correlation between capital markets and cryptocurrency: impact of the coronavirus

The objective of the study is to use daily Thai data analysis to strengthen correlations between Bitcoin and conventional asset measurements. The most popular asset prices and indices include gold, oil, the SET50 index, Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Litecoin (LTC), Ripple (XRP), Dashcoin (DASH), Stellar Lumens (XLM), Binance coin (BNB), and Dogecoin (DOGE). We find a significant correlation between cryptocurrencies and the digital economy using a matrix approach to the Pearson correlation coefficient. With the help of a minimal spanning tree model and random matrix theory, we can determine the shortest route between assets. Yet, as predicted, only a small percentage of the greatest eigenvalues diverge. We are also developing a novel technique to find the SET-50 index. In an investment portfolio during the coronavirus period, alternatives to the gold price and the DOGE may offer possibilities for risk diversification