新冠疫情下，如何使用BTC和傳統資產建立投資組合？_SPY:區塊鏈

作者：StephenMathai-Davis

翻譯：子銘

來源：加密谷

編者注：原標題為《新冠疫情下，該如何建立明智的投資組合？》

冠狀病流行的傳染效應損害了所有資產類別的估值

過去幾周全球市場的暴跌迫使華爾街和主要基金經理重新考慮在當前市場環境下到底應該怎樣實現資產的合理配置。在嘗試回答這個問題時，我們不僅僅關注了基本相關性，還考慮了其他非線性的價格關系，以幫助我們更好地理解如何用BTC建立多資產投資組合。

我們正在研究由以下資產組成的投資組合，以了解在當前的拋售中，隨著冠狀病疫情的惡化，這些資產是如何移動的：

畢馬威報告：受新冠疫情影響，區塊鏈相關投資下降63%:畢馬威（KPMG）發布一份報告，預測區塊鏈將是未來12個月內企業投資增加的五個新興技術行業之一。

盡管報告發現，由于新冠病大流行，區塊鏈的投資下降63%，但該報告預測，隨著主要公司尋求在后COVID-19商業環境中獲得競爭優勢，該行業以及人工智能（AI）、云、5G和流程自動化技術的投資將增加。（Cointelegraph）[2020/8/14]

SPDRS&P500ETFTrust(SPY)

iSharesRussell2000ETF(IWM)

iSharesMSCIEAFEETF(EFA)

iShares20+YearTreasuryBondETF(TLT)

iSharesiBoxxHighYieldCorporateBondETF(HYG)

阿聯酋初創企業孵化器in5利用區塊鏈幫助該國遏制新冠疫情:金色財經報道，阿聯酋初創企業孵化器in5正在幫助設計基于區塊鏈的方法，以遏制該國的新冠肺炎大流行。根據5月20日發布的報告，在in5的支持下，區塊鏈技術支持的患者識別平臺Liber Health正在創建一種非接觸式系統，以識別生物識別ID數據并分析可疑的新冠肺炎癥狀。Liber Health希望通過跟蹤與疑似新冠肺炎病例接觸過的患者，可以幫助個人盡快采取隔離措施。Liber Health計劃擴大與主要在阿聯酋的公共和私營部門實體的對話，以實施該技術并減少新冠肺炎感染的數量。[2020/5/22]

UnitedStatesOilFund(USO)

Bitcoin(BTC;BTC/USD$Cross)

InvescoDBUSDollarIndexBullishFund(UUP)

Coin Center呼吁開發解決方案以在新冠疫情中保護公民隱私:在冠狀病大流行期間，加密倡導組織Coin Center已呼吁社區開發基于區塊鏈技術的應對措施，以保護公民自由和隱私。該組織的研究主管Peter Van Valkenburgh表示，作為一個技術社區，我們有責任警惕那些強加于我們的追蹤和身份識別技術，因為從長遠來看，這些技術可能會危及我們的自主權和隱私。（Cointelegraph）[2020/4/9]

我們發現，只需將投資組合的資產分配集中在BTC，SPY，USO和TLT上，就可以輕松構建多元化的投資組合。由于所有這些資產本質上都是美元敞口，因此在組合中添加UUP只會增加美元敞口。SPY與IWM和EFA的關聯度很高，這表明無論哪種ETF的增加都會增加我們對股票的潛在敞口而TLT與HYG之間有著明顯的價格關系。

特朗普宣布美國加州為新冠疫情重大災區:特朗普宣布美國加州為新冠疫情重大災區。（央視新聞）[2020/3/23]

現代資產組合理論與當今投資組合的構建

傳統的投資組合構建方法是基于現代資產組合理論的概念基礎上的，該理論假定投資組合資產配置應圍繞資產的波動性及與其他資產的相關性進行構建。波動率只是衡量資產的價格變化與平均預期變化之間的變化程度，而相關系數則衡量投資組合中不同資產的共同變動程度。

例如，如果您的投資組合有3只股票，即Facebook，Apple和Citigroup，而FB和Apple表現出很強的正相關性，那么MPT會說您應該持有更多的Citigroup以減輕Facebook與Apple之間的高度相關性。這種方法的最大問題是它是向后看的，這意味著它不考慮未來收益，而是“假定”過去的表現將表明“未來的表現”。最重要的是，簡單的MPT方法傾向于低波動率的資產；由于它是向后看的，所以該方法“假定”過去的低波動性資產在將來將繼續是低波動性資產。此外，簡單的線性關系無法正確地解釋資產在面對沖擊的過程中如何聚集，例如我們目前正在經歷的冠狀病疫情，或者僅僅是簡單的聚集。

Cardano創始人：Shelley測試網不會因為新冠疫情而被推遲:Cardano創始人Charles Hoskinson在Twitter發文表示，雪萊（Shelley）測試網不會因為新冠病疫情而被推遲，一切都在按計劃進行。[2020/3/15]

相關數據表明BTC和股票之間存在高度的敏感性

一個簡單的相關性分析表明，BTC與IWM和HYG之間的“正”相關性迅速上升。值得注意的是，BTC和HYG之間的相對偏移量最大，而IWM和BTC之間的相關性似乎最強。正相關關系意味著BTC價格正朝著與IWM和HYG指數相同的相對方向移動。值得注意的是，盡管投資組合中BTC與USO和EFA之間的呈現出相關性，但組合中的其他資產之間的相關性與BTC的敏感度并沒有因此發生變化。換句話說，雖然目標多資產投資組合中其他資產的敏感性或多或少保持不變時，BTC似乎具有更高的敏感性。盡管UUP和BTC之間的相關性并未顯著增加，但這里可能存在美元效應。美元對BTC的影響可能值得單獨發表一篇文章。

包括BTC在內的Q.ai目標多元資產組合中資產的相關性分析

2020年2月20日至2020年3月20日的價格變動

我們需要借助AI進一步分析

盡管相關性和波動性分析很有用，但我們不能單獨認為只有它才有助于建立真正“穩健多元化”投資組合。MPT的局限性在于它的分析純粹是線性的，總的來說是向后看的，但實際上，市場不是線性的，而且過去的表現從來都不是預測未來收益的有用指標。因此，我們喜歡使用基于人工智能的聚類算法，以查看是否可以發現基本的相關性與波動性矩陣可能錯過的更多有趣的非線性關系。

基于我們的分析，我們使用基本的近鄰傳播算法。該算法的易用性在于，盡管它是一個形心算法，但它不需要像其他類似算法那樣估計類的數量。我們正在尋找目標多資產投資組合中的不同資產如何“聚類”。

除了SPY，EFA和IWM聚為一類之外，在過去的一個月中，我們的目標多資產投資組合中沒有其他聚類的示例。正如預期的那樣，我們看到BTC和HYG之間的關系強度在過去一個月中有所增加。以前，BTC和HYG之間的關系最多只能描述為名義上的。圖中顯示SPY，IWM和EFA之間的關系相對較強，但有趣的是目標投資組合中的其他資產與BTC之間沒有其他顯著關系，這倒與我們的相關性分析存在重大差異。

Q.ai目標多資產組合中包含BTC的資產聚類分析

價格數據為2020年2月20日至2020年3月20日

以上分析意味著什么？如何使用BTC和傳統資產建立投資組合？

基于我們對相關性以及目標投資組合集群中不同資產的分析，我們認為將大部分投資組合配置集中在BTC，SPY，USO和TLT上是最有意義的。由于IWM和EFA都與SPY具有高度相關性，在三者之間進行分配成為一種名義上的做法，不過相對于USO和BTC，SPY將提供更好的多樣化。

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