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怎么如何(hé)利用参与并投资区(qū)块链资产赚钱(qián)?

2019-10-28 22:49

来源: 分布式(shì)资本

检验比特币的(de)收益率的统计特性



3.检验比特币的收益率的统计特性


——在(zài)决定如何投资之(zhī)前,需要(yào)先了(le)解数字(zì)资产收益率的统计学特(tè)性

3.1 跨资产相关性检验——“特立独(dú)行”

为保证长期收(shōu)益率的稳健性,资(zī)产(chǎn)管理机构的组合配置往(wǎng)往是(shì)多种(zhǒng)多(duō)样的,从跨资产(chǎn)相关性的角度,在下面的图2和表3中看到(dào),无论是在长周期还(hái)是短周期内,比特币的回报与主(zhǔ)流大类资产的相关性极(jí)低(相关性(xìng)绝对值最低,意味着既无明(míng)显(xiǎn)正相关也无明显负相关(guān)),我们选取的参照物包括(kuò)美(měi)国股市(shì)、全球股市、美(měi)国债券、国际债券、黄金(jīn)、美国房地产、国际房(fáng)地产(chǎn)、自(zì)然资(zī)源。

事实上,由于全球(qiú)经济活动的一体化和国际间金融活(huó)动相(xiàng)互渗透、相互影响,大类资产(chǎn)的联动已经变得(dé)异常迅速和紧密,类似比(bǐ)特(tè)币这种(zhǒng)“特(tè)立(lì)独(dú)行(háng)”的(de)资产实(shí)际(jì)上相当稀缺,意味(wèi)着比特币可(kě)以在分散传统金融市(shì)场里的(de)系统(tǒng)性风险(xiǎn)上发挥积(jī)极作(zuò)用。

表格 3: 跨资产2011-2019 周度(dù) / 月度 收益率(lǜ)相关性矩(jǔ)阵(zhèn)

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来源:币安研(yán)究院(yuàn)、分布式资本、彭博

3.2 波动性检验——2014年以后波(bō)动率有了显著下降

诚然,从直(zhí)觉上感知,比特币是一种波动(dòng)性(xìng)较(jiào)大的资(zī)产,但这(zhè)并不意味着(zhe)传统资产的波(bō)动性一定都小于比特币(bì)。

从下图中(zhōng)可以(yǐ)看出,传统资产(chǎn)和比特币的年化波动率比较。比特币的波动性接近天(tiān)然气,甚(shèn)至(zhì)一度(dù)低于一些新兴(xìng)市场(chǎng)的(de)股票和货币。

事实上,自2014年以来,比特币的波动性(xìng)中值显著下降,降(jiàng)低了(le)比特(tè)币配(pèi)置(zhì)的风险。

图2: 比特币(bì)和天然(rán)气(qì)年化波动(dòng)率走(zǒu)势(shì)

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图3:比特币(bì)和多资产年化波动率对比(bǐ)

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来源:币安研究院、分布式资本

3.3 收益率分布特(tè)性(xìng)——尖峰、肥尾、正偏

在表格4里,我(wǒ)们选(xuǎn)取(qǔ)了几种大类(lèi)资(zī)产的历(lì)史日均收益率进行统计特性描述,样本采自2011年1月1日至2019年4月26日。

可以明(míng)显看出,比特币(bì)的收(shōu)益率不服从正态分布,呈现(xiàn)正偏态、肥尾、尖(jiān)峰(fēng)的特征,这些特征(zhēng)也与股票市(shì)场相似,但比起股票市场(chǎng)“夸张”的多。

表格 4: 多资产2011.1.1~2019.4.26 每收益率统计特性

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其中“Skewness”也就是(shì)“偏度”代表(biǎo)日收益均值(zhí)与中值(zhí)的偏离程度,数字越大,获(huò)得正回(huí)报的概率就越高。比特币收(shōu)益率的偏度极高,显示了其收益率分布的不对称性。理论上(shàng),比特币(bì)这样极度正(zhèng)偏的资产应该(gāi)受到投资者青睐。

此外,“Kurtosis峰度”也体(tǐ)现(xiàn)了比特币的收(shōu)益率处(chù)于(yú)“肥(féi)尾尖峰”状态,峰(fēng)度远远大于3(高达488),意味着(zhe)尾部较(jiào)“正态分布”更厚,这意味着(zhe)我们经历“异常(cháng)收(shōu)益”的几率更高。

投资者(zhě)通常会避开尖峰(fēng)肥尾的股票,因为高(gāo)波动性意味着相对于平均回报水平(píng),投资者(zhě)遭(zāo)遇尾部风险的可(kě)能性要高得多(duō)。

需(xū)要(yào)注意的是,偏度和我们前(qián)面提到(dào)的(de)所(suǒ)谓尖峰肥尾的特征,都是与偏度为0,峰度为0的“正态分布”相比较的。通常在进行实证分析时,假设收益率数据为正态分布,便(biàn)于建模和分析。但实际上很少有(yǒu)资(zī)产(chǎn)的(de)收(shōu)益(yì)率符合正态分布,尤其我们现(xiàn)在讨论(lùn)的比(bǐ)特币。

忽略了(le)正态分布假设下(xià)的尾(wěi)部风险导致长期资(zī)本管理公(gōng)司(LTCM)倒闭,所以认(rèn)识到肥(féi)尾(wěi)象对数字资(zī)产市场的风险控(kòng)制也具有重(chóng)要意义。

然而(ér),由于(yú)金融市场(chǎng)的尾(wěi)部风险是“双向的”,例如在(zài)牛市中,峰度(dù)越高,股票获得(dé)极高回报的可能性(xìng)就越大,反之,在熊(xióng)市中(zhōng),发生极端(duān)亏损的可能性也会增加。这(zhè)可能导致投资者在(zài)不同时期(qī)对峰度的偏好(hǎo)不一致。

因(yīn)此,好消(xiāo)息是,尽管比特币有(yǒu)很高的峰度(dù),但收益(yì)率是正(zhèng)偏(piān)的,即“肥尾”也(yě)更(gèng)多出现在正收益区间,如图3所示,比特币的历史收益率分布显示尽管其可能出现“大跌”的的概率高于股市,但其可能出现“大涨(zhǎng)”的概率更高,而且(qiě)涨(zhǎng)幅不低。

美(měi)国知名数字货币分析机构Fundstrate创始人Tom Lee也曾对比特币的这(zhè)些统计特性做出过类似的(de)描述,措辞更(gèng)为通俗——在任何给定的年(nián)份(fèn)中,比特币价格(gé)的绝大部分收益仅出现在(zài)十(shí)个最大交易日中,如果错过这短暂的时间,收益率(lǜ)将是负数。

图4:比特币收益与美(měi)国(guó)和中国股市的收益率(lǜ)分布

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来源:币(bì)安研究院、分布式(shì)资(zī)本

3.4 尖峰肥尾特性的(de)来源及注(zhù)意点

埃德加•彼得斯(EdgarPeters, 1991)认为(wéi),不(bú)同投资者对市场(chǎng)信息的反应是不同的,尽(jìn)管信息(xī)多是线性(xìng)到达市场的,但(dàn)对信息的(de)理(lǐ)解(jiě)不同和投资时点的不同都会导致对信息(xī)产生不一样的反应,因此某(mǒu)刻价格并不能反应出全部的信息(xī),价(jià)格的(de)变动也不是独立的,收益(yì)率也将更多地表现出“尖峰”和“肥尾”。

换句话说,如果市场上的信息是线性到达每个“理性(xìng)人”,但投资者在趋势(shì)确定之前忽略了(le)它,然后以累积的方式对所有被忽略的信息做出反应,这也可能导(dǎo)致回报的尖峰肥(féi)尾分布。或者另外一(yī)种情况是(shì),如果(guǒ)影响市场(chǎng)的(de)信息分布是(shì)“尖峰”的,那(nà)么证券收益也将倾(qīng)向于这样分布,比如来自监(jiān)管层的利空可能是(shì)扎堆出现,而不(bú)是线性(xìng)出现的。

无论如何,前文里的统计数据显示加密货(huò)币市场的信(xìn)息流动似乎更不顺畅,且投资者的(de)反应(yīng)可能比(bǐ)传统(tǒng)市场参与者(zhě)更慢,这符合我们对加密(mì)货币市场投资人结构的(de)推测。所以在(zài)投资数字资产(chǎn)的时候,等待“利空出尽”或“利好兑现”的时(shí)间(jiān)周(zhōu)期可能要比传统资(zī)产更长,even-driven型投(tóu)资人的交易行为(wéi)需(xū)要(yào)相(xiàng)应的做(zuò)出改变。

图(tú)5:投(tóu)资者结构比较——数字资产市场(估算)vs.股票(piào)市场(数据(jù)截止2019年1月)

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数据来源(yuán):币(bì)安研(yán)究院, Cryptofundresearch.com, Bloomberg

此外(wài),尖峰肥尾现象使得大量的信息定价被留在尾部,“平庸”的(de)事件权重(chóng)变小(xiǎo)。因(yīn)此,在(zài)资产配(pèi)置(zhì)中(zhōng),尤其(qí)在波动容忍度低的投资(zī)组合中,我们应该比(bǐ)传统市场更关(guān)注(zhù)肥尾(wěi)风险的扰动(dòng),以及(jí)可能带来的潜在久期(qī)错配的风险。


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