你的感觉是对的,大部分代币确实都傻傻随市场大势和比特币涨跌

链闻ChainNews

18-07-0410:34

文章来源:链闻ChainNews

撰文: 詹涓


过去这几天,我们集体见证过加密货币市场的大规模崩溃。怀疑者们在开怀大笑,交易者在火线撤离,甚至连一心要死守的狂热分子也在扼腕悲叹。看看你手头的市场行情软件吧,看看一片「跌跌跌」的场景。


然后,我们看到了整个市场整体反弹,一片上涨。


面对行情工具上加密货币一片片同时上涨或下跌的现状,你是否思考过这个问题:


  • 为什么加密货币市场上总是代币共同涨跌?这是因为所有的加密货币都与市场大势关联吗?

  • 有没有哪种代币能抵抗较大的市场波动?


Coinmarketcap.com 上呈现的加密货币一片下跌的情景


一家总部位于加拿大的加密货币人工智投初创公司 Hodlbot 最近研究了这个话题,其创始人 Anthony Xie 专门撰写了文章,阐述了他的一些发现:


市值排名前 200 位的代币确实都呈现出一损俱损、成片下跌的态势,他们大部分的走势都与 BTC 相关。


并且,尽管 BTC 的统治地位下降,市值占加密货币整体市值的比例在下降,但是 BTC 价格和整体市场之间的相关性并没有随之降低


这个研究通过历史走势,确认了大家心中「感觉」或「猜测」的一些规律,确实是事实。认清这个结论和事实,对于对投资者根据市场大势调整自己的投资策略很有意义。


链闻特把 Anthony Xie 的研究过程及结论翻译成中文,让读者了解市场大势与单个代币之间的相关性,从而更好的投资。



该研究关注哪些问题?


Hodlbot 的 Anthony Xie 通过研究,回答了下面这几个非常具有代表性的问题:


  • 有多少代币与整体市场密切相关?

  • 有多少代币与比特币密切相关?

  • 哪些是与整体市场最不相关的代币?

  • 哪些是与比特币最不相关的代币?

  • 市值最高的 20 个代币间如何相互关联?


哪些问题是你最关注的呢?如果有,不妨仔细听听他的研究方式和结果。



数据从哪里来?


Anthony Xie 分析了 Coinmarketcap 上,从 2016 年 6 月 22 日到 2018 年 6 月 20 日的这两年的相关历史数据。


之所以选择 Coinmarketcap 上的数据,是因为交易所之间可能存在相当大的价差,而 Coinmarketcap 是通过对每个交易所的所有价格进行加权平均后得出价格。


不过,通过 Coinmarketcap 并不能获取历史数据,该网站有当前数据的 API,但没有历史数据。


幸运的是,已经有人为此做了抓取器。可以使用 coinmarketcappy 获取总市值的历史数据,还可以使用 cryptomarketcap-historical-prices 获取单个代币的历史数据。



研究的标准和重点是什么?


该研究只关注了市值排名前 200 位的代币。Anthony Xie 表示,他想把重点放在大中型市值的代币上,因为这些代币的交易量更大、流动性也更强,研究他们更有意义和具有代表性。



到底发现了什么?


问题一: 有多少代币与市场密切相关?


如何计算 BTC 和市场之间相关性? Anthony Xie 和他的团队不想重复计算 BTC 的市值,所以先从加密货币总市值中扣除了 BTC 的市值。


剩余市值 = 总市值 - 单个市值



获得了 BTC 市值和整体市场的数据之后,可以依此计算出整个时间段内两者之间的「皮尔逊相关系数」。



在统计学中,皮尔逊相关系数用于度量两个变量之间的相关性,其值介于 -1 与 1 之间。如果系数的值为 0,意味着两个变量之间没有线性关系。


相关系数为 +1 意味着一对组合总是朝着相同的方向移动。相反,相关系数为 -1 意味着这对组合将始终朝相反的方向移动。


以下是 BTC 和整体市场之间的相关积矩:0.92 为 BTC 和整体市场走势之间的相关系数。



Anthony Xie 和他的团队继续对市值前 200 位的代币,重复了该过程,然后根据所有的相关系数绘制出密度图:


密度函数曲线下的面积代表在 x 值范围内获得值的概率。如果特定区域的宽度很小,那么在不违反任何概率规则的情况下,高度可以高于 1。即 4*0.01 仅为 4%。


略看一眼便可知,该密度图显示,在前 200 位的代币中,大多数与市场高度相关


具体而言:


  • 前 200 位代币中,有 75% 的相关系数为 0.67 或更高。

  • 前 200 位代币中,有 50% 的相关系数达到 0.80 或更高。


这些数字表明回答了第一个问题:有多少代币与市场密切相关?


答案是:大部分代币都是跟随市场大势而波动的。当市场上涨时,大多数代币也可能随之上涨。当市场下跌时,它们必然会跟随这一趋势。


问题二:有多少代币与比特币密切相关?


比特币一直是加密货币之王,虽然它所处的市场主导地位不再如往昔一般,但很多人都觉得大多数加密货币遵循着 BTC 的价格走势。该研究则可用于检验这种印象是否属实。


还是采用同样的方法,先来看看以太坊的一个例子。获得了 BTC 和 ETH 市值的历史数据,就可以计算整个时间段内两种代币的相关性。


我们计算得出:0.87 为 BTC 和 ETH 之间的相关性系数。


0.87 为 BTC 和 ETH 之间的相关性系数


在按市值一一运算了市值最大的 200 位代币与 BTC 的相关性系数后,可以得出以下的密度图:


密度函数曲线下的面积表示在 x 值范围内获得值的概率。如果特定部分的宽度很小,那么在不违反任何概率规则的情况下,高度可以高于 1。即 4*0.01 仅为 4%。


依此,可以得出这样的结论:


  • 大多数代币与 BTC 相关的观点是成立的。市值排名前 200 位的大部分代币都与 BTC 相关。

  • 前 200 位代币中,有 75% 的相关系数为 0.44 或更高。

  • 前 200 位代币中,有 50% 的相关系数达到 0.67 或更高。

  • 然而,前 200 位代币和 BTC 之间的相关性看来要弱于前 200 位代币和整体市场之间的相关性。


Anthony Xie 认为这个发现很有意思:


「我最初的想法是,随着 BTC 的统治地位下降,我们会看到 BTC 和整体市场之间的相关性随之降低。奇怪的是情况并非如此。当比特币占总市值的百分比在 2017 年初下降时,BTC 和整体市场之间的关联并未随之下降。


120 的滚动窗口意味着在任何给定的日期,相关系数是以最近 120 天的数据计算。滚动窗口用于平滑波动性,以使图表呈现更清晰。


问题三:市值排名前 200 位的代币中,哪些与整体市场的相关性最小?


可以简单地通过先前按升序计算的相关性来获取这些数据。


与整体市场相关性最低的前 20 种代币


从中可以看出,与整体市场呈负相关的代币极少。不过看到 MakerDAO 的 Dai 位列榜首,并不让人意外。毕竟 Dai 是稳定币,其职责就是不随市场波动而波动。


问题四:市值排名前 200 位的代币中,哪些与比特币的相关性最小?


与 BTC 相关性最低的前 20 种代币


同样的,有少数几种代币与 BTC 负相关。有趣的是,比特币现金和比特币的其他分叉,在这个列表中排名并不高。


问题五:市值排名前 20 位的代币间,如何相互关联?


现代投资组合理论之父哈里·马科维茨 Harry Markowitz 认为,在衡量风险时,最重要的因素是考察资产对投资组合整体风险的贡献,而不是单一资产的风险。


这意味着通过在投资组合中纳入相关性较低或负相关的资产,可以降低整体差异,从而降低投资组合风险。


在前 20 位的代币中,确实有部分在彼此间相关性较低,例如 BTC & Vechain, Dash & Vechain,以太坊经典 & NEM。


如果把相关性较低的代币纳入投资组合,提升多样性,可以显著降低风险。



皮尔逊相关系数的局限性


尽管 Hodlbot 团队的研究回答了上述这些问题,但 Anthony Xie 还是不忘强调,皮尔逊相关系数这种研究方法有一定局限性。


皮尔逊的相关系数是在假设线性关系


线性关系易于理解也易于建模。但是,两种资产之间的许多关系是非线性的。它可以是多项式、指数等。在这些情况下,皮尔逊的相关系数简化了这种关系,而且这种简化是多余的。


相关性随时间而变化


皮尔逊相关系数在整个时间段内以单个数字来呈现,没有将随着时间而出现的变化考虑在内。



以上图表可以作为相关性随时间变化的示例。某些事情在过去存在某种关联,并不意味着这种关联将会持续下去。许多代币的 30 天滚动关联就像图表中反映的那样,会出现一系列的高低起伏。


Anthony Xie 表示:「这意味着我们的行业仍处在早期,加密货币之间的流动性尚未解决。因此,尽管查看这些数据很有意思,并且能让我们更清晰地了解过去,但在朝着未来迈进时,并不能尽信数据。」

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