上證沖上3000點，美股卻要崩？那么BTC到底會跟著誰走？_TOC:NAS

剛進入7月，上證沖上3000點后似乎站穩，大媽開戶都進場抬轎了。而美國第二次新冠疫情襲來，美股可能因此受到了不小的影響，資金回撤導致近期波動比較大，就連持續強勁的科技股都出現了較大幅度的下跌。比如，Facebook等互聯網股票組合在6月26日下跌逾4%，是3月16日以來最糟糕的一天。而Facebook跌幅則高達8.6%。創下了疫情暴發以來最大跌幅。那接下來，BTC會跟跌美股嗎？

3月份時，我們做過一次研究，把美股、黃金與BTC的走勢進行對比，試圖尋找，它們是否真的存在聯動關系，當時的結論是并沒有實質上的聯系。

現在離上次研究已經過去了3個月，在此期間我們發現似乎偶爾仍會出現“美股9點開盤上漲，BTC也輕微上漲”的現象，那么我們今天從不同時間維度，再次通過數據研究來發現美股與BTC的走勢相關性，理清楚之后，應該可以幫助我們重新認知兩者的關系，不至于因為美股的泡沫增大或破滅而影響到BTC的投資決策。

1.BTC與主要品種的相關性分析

BTC與各主要品種的相關度如何，受時間影響嗎？非小號研究通過調取BTC、納指期貨、標普500及道瓊斯指數期貨、黃金期貨、原油期貨等品種的數據進行了對比。

上證鏈今日發布 助力證券行業區塊鏈技術創新發展:10月21日，上證所信息網絡有限公司舉辦上證鏈發布會，正式面向市場提供“云鏈一體化”的基礎技術設施，為證券行業的區塊鏈應用創新提供支持和服務。（財聯社）[2020/10/21]

注：

1.表中base為基礎品種BTC期貨；

2.stock為對比品種，其中nas為納指期貨/sp500為標普500指數期貨/dj為道瓊斯指數期貨/金為黃金期貨/石油為原油期貨；

3.corr_6month為近6各月相關系數，依次類推corr_week為近一周相關系數

通過上圖可以評估：

BTC與各個主要品種的近一周相關度尚可，但其他更連續的相關系數則并不顯著。

距離當下越近，相似度則發生改變，這與行情本身就是“趨勢+必然+白噪聲”的組成有關，我們把同一個時間段不同標的之間的影響忽略，白噪聲無論遠近，影響都是相同的，但是距離現在越近，趨勢影響越明顯。

A股開盤：上證綜指及深證成指均高開:A股開盤，上證指數報3373.9點（+0.41%），深證成指報13542.01點（+0.39%），深證區塊鏈50指數報4011.21點（+0.89%）。同花順數字貨幣板塊開漲1.47%。[2020/8/17]

另外，不是美股的行情影響了BTC價格，其他品種的價格和美股價格也會有相同的影響因素，以及影響因素非常多。金融行業的復雜性導致，現在絕對沒有一個很明顯的影響根因，能夠解釋不同時間段的價格變化。

從分析角度講，這種規律如果是穩定的就可以被我們使用，否則一味的追求那個不存在的根本原因，最后無法得到明確的結果，而且將會浪費很多能量。

2.周相關系數高，這個假設持續穩定嗎？

上證科創板50成份指數已正式發布:上證科創板50成份指數（代碼000688）已正式發布。該歷史行情數據顯示，2020年7月22日，科創50指數開盤1474.015點，收盤為1497.23點。（證券時報）[2020/7/22]

注：

1.表中base為基礎品種btc期貨；

2.stock為對比品種，其中nas為納指期貨/sp500為標普500指數期貨/dj為道瓊斯指數期貨/金為黃金期貨/石油為原油期貨；

3.num為距離今日的天數，如num為9時，對應的一行corr_week數據為那一天那個時點的周相關系數

在金融領域，發現規律性并不代表套利價值，只有當規則具有穩定性時候才具有價值，因為規律的穩定性代表可以持續的利用規律賺錢。這是非常重要的一點。

我們對上圖進行修剪后，模擬的連續近一周滾動周相關系數表明，近一周的相關系數高階段規律并不一致，所以這一規律也不能用于交易，錯用后將可能面臨市場嚴厲的懲罰。

3.相關系數的高低與波動/趨勢/收益率相關嗎？

A股開盤：上證指數下跌4.08% 深證成指下跌5.11%:中國上證綜指3月13日（周五）開盤下跌119.25點，跌幅：4.08%，報2804.23點；

中國深證成指3月13日（周五）開盤下跌558.79點，跌幅：5.11%，報10382.22點；

中國滬深300指數3月13日（周五）開盤下跌179.90點，跌幅：4.55%，報3771.01點；

中國創業板指數3月13日（周五）開盤下跌107.98點，跌幅：5.28%，報1937.95點。[2020/3/13]

注：

1.表中base為基礎品種btc期貨；

2.stock為對比品種，其中nas為納指期貨/sp500為標普500指數期貨/dj為道瓊斯指數期貨/金為黃金期貨/石油為原油期貨；

3.group為按照不同維度進行的分組，atr代表過渡強弱，close_sar代表趨勢強弱，pct_change代表收益率大小，每個維度都分三組，1為最強，3為最弱。

行情 | A股開盤：上證指數上漲0.02%，區塊鏈板塊上漲0.11%:A股開盤，上證指數上漲0.02%，區塊鏈板塊上漲0.11%。84只概念股中，41只上漲，31只為下跌。12只平盤。上漲前三為：嘉澤新能（+3.26%）、四方精創（+2.66%）、金溢科技（+2.11%）；跌幅前三為：華軟科技（-3.38%）、暴風集團（-2.21%）、奧馬電器（-2.18%）。[2019/9/2]

4.corr表示每個分組數據的相關系數

從上圖我們可以得到數值：

從atr變化來看，行情有一定轉變但轉變不是特別極端時候，BTC與納指期貨的相關度較高，極端波動一般都是金融行業系統性風險；

從sar來看，行情上升時，BTC與納指期貨的相關度，行情上升會大于下降和盤整，這也符合我們的認知。當納指期貨上升時，大多帶動BTC行情上升，但下降卻不一定適用。

最后，從收益率來看，也無顯著規律。

4.不相關就沒價值了嗎？

如果兩個主要交易品種相關度不顯著，是不是就沒有交易方面的研究價值了嗎？不是的。

在傳統金融標的的交易中，機構研究所會認為“格力空調”和“美的空調”都在夏季會迎來業績爆發，并且它們的增長有一定的相關性。這也衍生出來了一種常見的統計套利方式，即拿相關品種進行協整性檢驗，如果協整性好，就擬合出來一元線性方程，根據斜率的系數配對交易，同時買入多單和空單鎖倉。

因為基差在一個大概率確定的范圍內變化，所以在基差上軌和下軌附近入場，基差變化后就能獲利出場。

我們今天也利用類似的方法分析，BTC與納指/標普500指數/道瓊斯指數/黃金期貨/原油期貨之間的協整性。分析結果如下熱力圖所示：

熱力圖顯示納指和標普500指數與BTC的協整性較高，我們下邊通過最小二乘做一下BTC與納指的分析，通過最小二乘擬合出來一個一元線性回歸方程，方程表示BTC可以用納指來如何表示。此研究方法多用于基金或投行的估值模型。

，是一種數學優化技術，通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。我們使用最小二乘法的目的是做一個回歸方程，方程中因變量為BTC,自變量為納指）

以下就是非常硬核的統計算法了，如果不感興趣的盆友可以直接跳過。

好，讓我們一起看一下BTC和納指的最小二乘法結果，下圖是通過計算機計算后的回歸結果。

雖然置信度不是非常高的99％和95％，我們但是認為這個置信水平也可以嘗試一下：

通過OLS結果，我們可以知道：btc=1.4985*nas-4869.5364

接下來我們需要構建兩個品種配對交易的基差：

基差diff=btc-1.4985*nas+4869.5364

基差曲線如下圖所示：

通過上圖我們可以知道，基差diff長期穩定處于上軌和下軌之間，套利交易可以在上軌和下軌之間進行。

切記，關于統計套利中的配對交易，我們需要拿近期的數據調整回歸方程。

目前交易所之間的搬磚已經不好做，趨勢交易又有很大的風險，其實統計套利是一個非常不錯的套利方法。

之后我們或許可以做BTC與ETH或EOS等主要幣種的統計套利專題，給大家提供更多具有實戰價值的交易思路。

最后：如果美股變化，我們該如何操作BTC？

通過平均值3和指標4，我們可以推導發現，當納指增長時，BTC有一定概率增長。但是一般BTC出現特別極端行情的影響因素，與納指的影響因素不同，所以納指增長只能帶來比特幣一定程度的增長，而不會是極端行情那種超大幅度的增長。

簡單而言，跟著美股的波動去操作BTC，可能會喝到一點湯，但絕對吃不到肉，吃肉還得靠BTC自己。

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