加密資產是新興的資產類別,投資者對如何進行最佳分析、評估和交易知之甚少,較短的歷史也意味著很少有數據可用于模型上的演練。
這也解釋了為什么至今大多數的加密貨幣基金都是自由裁量的,并且常具有類似創投基金的投資策略。
這與傳統市場相反,五大對沖基金中有四個純粹靠定量系統來決定如何部署資本。
定量基金希望透過系統化的利用市場異常現象來實現回報,市場異常是市場中的重復模式,其中具有某些特征的資產始終產生高于平均水平的回報。這些異常之所以存在,是因為市場中的某些結構原因,例如國內資本控制或市場參與者的重復行為模式,如羊群行為。
人類的行為程度上來說相對一致,這意味著有充分的理由可以相信傳統市場中出現的市場異常也會在加密貨幣市場出現。由于目前少有復雜的定量基金來對這些異常套利,因此這些異常的回報在理論上應遠高于傳統市場。
zkSync Era網絡TPS觸及13.44創歷史新高:金色財經報道,據以太坊Layer 2解決方案zkSync官方社交媒體發布數據顯示,zkSync Era網絡每秒處理交易數量TPS已觸及13.44,創下歷史新高,超越以太坊(12.05)、Base(7.69)、Arbitrum One(7.38)、Starknet(5.23)、OP Mainnet(4.43)等其他競爭鏈。[2023/8/21 18:12:34]
動量異常
動量異常是市場上最廣為人知的也最簡單的異常現象之一。它可以歸結為:
芝加哥期權交易所與Coinbase達成現貨比特幣ETF監督共享協議:金色財經報道,芝加哥期權交易所(Cboe)提交了5只擬議中的現貨比特幣ETF的修正案,稱已與Coinbase“就條款達成一致”,以達成監督共享(surveillance-sharing)協議。此前的文件稱,該交易所預計將達成該協議。
Wise Origin Bitcoin Trust、WisdomTree Bitcoin Trust、VanEck Bitcoin Trust、Invesco Galaxy Bitcoin ETF和ARK 21Shares Bitcoin ETF的申請文件也進行了修改。[2023/7/12 10:49:16]
平均來說,曾在過去表現優異的資產在未來將繼續表現較佳,反之亦然。從戰略眼光來看,這意味著投資者應該購買價格在過去曾上漲的資產,并出售價格下跌的資產。
歐洲央行:明確定義的目標有助于銀行更有效地應對數字化轉型:金色財經報道,歐洲央行(European Central Bank)表示,一些銀行在數字化方面取得了良好進展,但整合數字化轉型的所有要素可能很困難。歐洲央行的檢查證實,明確定義的目標有助于銀行更有效地應對數字化轉型。[2023/5/21 15:17:10]
雖然,這對許多人來說是違反直覺的,但重要的是,要明白之所以如此的確切原因,并且這些異常主要存在于短期范圍內。
動量的理論基礎
幾乎每一個資產類別都記錄存在動量異常現象,盡管可能有多種不同的原因,其中有三個基本因素:
1、資訊的傳播、驗證到行動都是緩慢的
新資訊的傳播和因應之行動都需要時間,畢竟人們需要時間來處理資訊量。正因如此,新聞可能會導致股票有持續性的走勢而非突然飆升,越來越多市場參與者得知信息到并采取行動。
dForce創始人指責Aragon團隊通過“重新調整DAO劫持協議金庫”:5月10日消息,dForce創始人Mindao發推文稱:“Aragon在2017年的IC0中籌集了27.5萬枚ETH,我當時也參與了。這是一個資金過剩的DAO,在過去的6年里沒有任何實質性的進展,現在,該團隊通過‘重新調整’DAO劫持了協議金庫,并以‘信托責任’凌駕于代幣持有者之上。”[2023/5/10 14:54:06]
另外,投資者對他們投資的事物也有不同的時間規劃,會以不同的速度因應新信息行動。
2、流動性的限制
大型投資商往往受到資產流動性的限制,必須長時間擴大其購買量以避免付出價差。這導致了長期的購買,表現在持續的價格趨勢,而不是突然的價格跳躍。
這也是為何價格動量策略通常對相對流動性較差的資產更有效。
3、投資者從眾,推論回報
錯失機會的恐懼是投資者行為有據可查的模式。當資產有高額回報時,它可能導致市場參與者的從眾心理。
由于投資者傾向于在預測未來時傾向于以最近的事實來推論,這造成如果最近高回報,那投資者也會推論未來一片看好。
因此,價格趨勢成為一種自我應驗的預言,產生在短期內認為購買導致高回報,因此會進一步購買。
憑經驗測試加密貨幣動量
動量是一個概略的想法,有許多不同的方法類型來做更細致的分析,我們從最基本的動量類型開始,稱為時間序列動量。
TMOM并不困難,計算過去某資產在某個給定時間點內的回報,并比較之后此資產在TMOM為正時和負時的平均回報。
理論上,當資產的TMOM為正時,資產的后續平均回報應該更高。
我們以比特幣、萊特幣、以太幣、瑞波幣和達世幣為例,因為它們的交易歷史相對較長:
我們將用10天做為給定時間點來計算TMOM,并以每日定額滾動做計算。
這樣操作下,如果資產的當日收盤價高于10天前的收盤價,則判定資產具有TMOM為正,反之亦然。
接著,比較該資產的后續10天報酬率,以當前收盤價與未來10天的收盤價差做計算。
我們經過計算對比之后,TMOM為正對比其為負時,在五項資產顯示較高的平均報酬。其中,最引人矚目的是XRP,在10天期間的TMOM為正時平均每日報酬率為3.7%,負時則為0.6%。
而這些結果在對波動率進行調整之后依然保持不變,當TMOM為正時夏普比率均更高,我們對比2015-2016這兩年,發現結果也是相同的,其中最顯著的是ETH和LTC。
五個加密資產在動量為正,對比動量為負時,都具有較高的平均報酬率。這是非常有趣的,因為2015-2016年的市場環境與2017年非常不一樣。
在這兩年間,LTC和XRP在TMOM為負的每日報酬率為負值。若回溯到2013年和2014年,雖然只剩下比特幣和萊特幣,但結果仍是相同,兩項資產在動量為正時的平均報酬率都較高。
雖然當時的市場環境更加不同,但是在結果的一致性上,令人驚訝,幾乎每項被測試的資產在短期動量為正時對比動量為負時,都有較高的每日平均報酬率,如果加入其他加密資產,這種模式也具有效性。
信息是明確的,加密資產的短期報酬率將反映在最近的回報上,換句話說,從短期來看,基于歷史顯示的,買入有突破力的,賣掉疲弱的是相當有利可圖的。
有鑒于加密市場較無效率事例,以及相對成熟的市場持續性動量,動量是所有市場參與者需要注意的。
對于長期投資者而言也是如此,因為他們可以分析動量來選擇更好的進入與退出點,并改善風險管理的部分,考慮到TMOM的簡單性,其他更進階的動量分析方式可能更適合預測資產價格。
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