Bridging Gaps in Digital Asset Pricing: Innovative Methodologies and OpenAccess Tools

Übersicht

Kryptowährungen stellen eine neuartige Anlageklasse dar, die durch Dezentralität, hohe Volatilität und sich rasch entwickelnde Marktstrukturen geprägt ist. Trotz ihres wachsenden Einflusses auf globale Finanzsysteme bestehen erhebliche Forschungslücken hinsichtlich der Renditetreiber von Kryptowährungen und der Auswirkungen methodischer Entscheidungen auf Forschungsergebnisse. Dieses Projekt adressiert diese Lücken durch die Entwicklung robuster Modelle zur Analyse, Vorhersage und zeitlichen Steuerung von Kryptowährungsfaktoren. Im Zentrum steht die Untersuchung, wie methodische Designentscheidungen – etwa bei Datenfilterung, Portfolio-Gewichtung oder Faktorkonstruktion – die Ergebnisse empirischer Analysen beeinflussen. Aufbauend darauf erforscht die Studie die Prognosefähigkeit zentraler Faktoren wie Momentum, Größe und Liquidität unter verschiedenen Modellierungsbedingungen. Zur Analyse werden klassische ökonometrische Verfahren mit fortgeschrittenen Machine-Learning-Methoden kombiniert, um lineare und nichtlineare Muster zu erfassen. Das Projekt stützt sich auf Datensets aus führenden Quellen (z.B. CoinMarketCap, CoinGecko, CryptoCompare, CoinPaprika) und deckt den Zeitraum 2014–2024 ab. Durch strenge Datenbereinigung und standardisierte Berechnungsverfahren wird hohe Qualität und Vergleichbarkeit gewährleistet. Ein zentrales Ergebnis ist eine Crypto-Plattform, die sämtliche identifizierten Faktoren frei zugänglich macht und Transparenz, Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit zwischen Forschung und Praxis fördert. Damit leistet das Projekt einen bedeutenden Beitrag zur Weiterentwicklung der Finanzmarktforschung, stärkt das Verständnis von Kryptowährungen und unterstützt Investoren, Regulierungsbehörden und die Öffentlichkeit bei der Navigation in zunehmend datengetriebenen, digitalen Finanzmärkten.