Señales intradía de volatilidad en criptoactivos asociadas a mercados bursátiles globales. Modelamiento de retorno y evaluación económica Forward

Abstract

La creciente integración entre los mercados financieros tradicionales y los criptoactivos abre nuevas preguntas sobre cómo viaja la información entre las bolsas del mundo y los activos digitales. Esta memoria estudia si las aperturas y cierres de los mercados accionarios de Asia, Europa y América se asocian con cambios en la volatilidad intradía de Bitcoin, Ethereum y Binance Coin, y evalúa si dichas señales entregan información útil para predecir la volatilidad diaria, el retorno y el desempeño económico de estos activos fuera de muestra. El análisis emplea precios de criptoactivos en frecuencia de 5 minutos para el período 2019–2025, junto con los horarios estandarizados de apertura y cierre del S&P 500, el Euro Stoxx 50 y el Nikkei 225, usados como representantes de los mercados regulados de América, Europa y Asia. Primero se caracteriza estadísticamente la volatilidad realizada, medida como log(RVt), y se aplica un estudio de eventos intradía con ventanas de 5 a 35 minutos para detectar asociaciones en torno a esos horarios. El estudio distingue dos bloques de volatilidad con funciones distintas: el bloque diario HAR-RV caracteriza la dinámica agregada, mientras que el bloque intradía conserva la estructura de activo, mercado, evento y ventana. Por su mayor cercanía al fenómeno estudiado, es este último el que alimenta el modelamiento de retorno. Para el bloque de retorno, una selección intradía mediante Model Confidence Set por evento y ventana retiene las señales de volatilidad más informativas, cuyo pronóstico intradía de log-volatilidad se incorpora como variable exógena en un modelo ARIMAX del retorno por señal. La predicción se corrige con dos mecanismos alternativos:(...). The increasing integration between traditional financial markets and cryptoassets raises new questions about how information is transmitted between regulated exchanges with fixed trading hours and digital assets that trade continuously. This thesis examines whether the opening and closing times of major stock markets in Asia, Europe, and America are associated with intraday changes in the realized volatility of Bitcoin, Ethereum, and Binance Coin, and whether these signals provide useful information for daily volatility, return prediction, and forward economic evaluation. The analysis uses five-minute cryptoasset prices for the 2019–2025 period, together with standardized opening and closing times of three regional regulated markets. The S&P 500, Euro Stoxx 50, and Nikkei 225 are used as empirical proxies for the American, European, and Asian markets, respectively, rather than as the final object of study. The empirical strategy is organized in sequential stages. First, the realized volatility series is statistically characterized using log(RVt) as the central variable. Second, an intraday event study is implemented using 5, 10, 15, 20, 25, 30, and 35-minute windows to identify associations around regulated-market events. Third, the selected intraday signals are translated into daily Event Features and incorporated into HAR-RV models (baseline, macro-financial, intraday-signal, and adaptive variants). The daily HAR-RV block characterizes aggregate volatility dynamics, while the intraday block preserves the asset, market, event, and window structure and feeds the return stage. There, an intraday event-and-window Model Confidence Set selects volatility signals whose log-volatility forecast enters an ARIMAX model as an exogenous variable to predict the per-signal return. This prediction is adjusted by two correctors:(...).