Native pricing factores of the cryptocurrencies ecosystem

Abstract

O mercado das criptomoedas tem aumentado freneticamente em termos do número de criptomoedas, de bolsas online, e da capitalização do mercado. Esta tendência ampliou a necessidade de criação de um modelo de avaliação compreensivo e robusto. Com recurso a uma base de dados composta por todas as criptomoedas elegíveis e listadas no site do CoinMarketCap, estudamos a relação entre os retornos e os vários potenciais factores de avaliação, tal como o tamanho (capitalização de mercado), momentum, liquidez, volatilidade, volume de transacções, e idade. Esta análise foi feita entre 27 de Dezembro de 2013 e 31 de Dezembro de 2020, usando tanto uma frequência diária como uma frequência semanal, para um total de 3667 criptomoedas. Os portefólios de criptomoedas foram construídos utilizando tanto uma ordenação sequencial como intersecções. Confirmamos que portefólios com criptomoedas com menor capitalização de mercado, menor liquidez, maior volatilidade, menor idade, e menor volume de transacções tendem a oferecer retornos maiores. Por sua vez, criptomoedas com maior momentum tendem a ter retornos menores, implicando que a melhor estratégia seja baseada não em momentum mas em reversão. Os resultados tendem a ser mais expressivos para a frequência semanal que para a frequência diária. Para mais, construímos um modelo de cinco factores que supera o CAPM e o modelo de três factores proposto anteriormente na literatura. Os resultados do modelo de cinco factores são robustos a diferentes construções tanto dos portefólios como dos factores.

The cryptocurrencies market has been frenetically increasing in terms of number of cryptocurrencies, online exchanges, and market capitalization. This trend has amplified the need for a comprehensive and robust pricing model. Using a database of all eligible cryptocurrencies listed at the CoinMarketCap website, we study the relationship between returns and several potential pricing factors, such as size (market capitalization), momentum, liquidity, volatility, trading volume, and age. This analysis was conducted from December 27, 2013 to December 31, 2020 using both daily and weekly frequencies, for a total of 3667 cryptocurrencies. The cryptocurrencies’ portfolios were constructed using sequential and intersect sorting. We confirm that portfolios of cryptocurrencies with smaller market capitalization, lower liquidity, higher volatility, lower age, and lower trading volume tend to offer larger returns. In turn, cryptocurrencies with higher momentum tend to have lower returns, implying that the best strategy is based not on momentum but on reversal. The results tend to be more expressive for the weekly frequency than for the daily one. Furthermore, we devised a five-factor model that outperforms the CAPM and the three-factor model previously proposed in the literature. The 5-factor model results are robust to different constructions of portfolio and factors.________________________________________________________________________________________________________________________