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优质资产荒,四步分析数字资产是否独立于传统市场行情

jay區塊鏈5年前 (2021-05-16)49
利率下降的经济情形下,与股票等传统金融低相关性的数字资产为何值得关注?…比特币,投资,数字资产,项目,观点,资产配置...

利率下降的经济情形下,与股票等传统金融低相关性的数字资产为何值得关注?

原文标题:《资产荒时代,数字资产会是新选择吗?》 作者:Vitu

每年 GDP 增速依然保持在 6% 以上,而人民币目前一年期人民币存款利率仅 1.50%,这意味着只要资产投资回报跑不赢 GDP 增速,资产都在贬值。

股市震荡,上证指数久攻 3000 点不破;银行理财收益低;P2P 已成昨日黄花;固定收益资产收益率急剧下滑;黄金的价格受国际各经济体影响大。

中国投资者面对国内优质资产荒,该怎么破局呢?

资产配置是什么?

资产配置是在不承担额外的风险的情况下提高家庭和个人的预期回报的最简单的方法。

在不同类别的资产中分散配置,试图降低风险的同时攫取个别资产上涨的长期回报。反过来说,将资金分配到价格变动不完全相关的各类资产上,可以有效的降低系统性风险,从而降低某种单一资产价格下跌带来的巨大冲击。

一般情况下,资产配置分为以下四步:

第一步:选择投资范围第二步:确定投资权重第三步:选择持有标的第四步:控制尾部风险怎么选择投资范围?

我们先从选择投资范围开始。

作为普通人的我们,可以投资的资产类别包括股票,债券,黄金,大宗商品,现金,古玩,艺术品等等。

在如今利率下降的经济情形下,数字资产作为一种新的资产类别,也开始被大家慢慢注意,不少人和机构甚至已经持有。

为什么呢?有个原因,是因为数字资产和传统金融里的股票,债券,黄金之间的低相关性。

我们来研究一下。

调研方法

我们将采用皮尔逊相关系数,用来衡量两个资产类别之间的关系。

简单来说:

相关系数越接近于 1,正相关度越强。两个资产之间的价格走向大概率会是,你跌我也跌,你涨我也涨,不利于资产配置;相关系数越接近于-1,负相关度越强。两个资产之间的价格走向大概率会是,你跌我可以涨,分散了风险,比较利于资产配置;

所以,相关性是正还是负,对于合理的资产配置,是很重要的。

数据准备

为了数据的统一性,我们采用 2017-11-01 到 2019-10-31,整整 730 天里的收盘价,并用收盘价来计算每日资产的收益率,最后来看不同资产的每日收益率之间的皮尔逊相关系数。

验证的资产包括数字资产,股票,债券和黄金:

数字资产:根据市值选取了前十名(不包含稳定币)

比特币(btc)以太坊(eth)瑞波币(xrp)比特币现金(bch)莱特币(ltc)柚子币(eos)币安币(bnb)恒星币(xlm)波场币(trx)门罗币(xmr)

股票:

沪深 300 (sh300)中证 500 (sh500)恒生指数(hsi)标普 500 (sp500)罗素 2000 (rui2000)日经 225 (n225)德国 DAX 指数(dax)

债券:

中债 10 年国债净价指数(bond)

黄金:

SPDR 黄金 ETF 每日价格(gold)数字资产内部的相关性

我们先来看一下十种数字资产每天价格变化。

优质资产荒,四步分析数字资产是否独立于传统市场行情

再来看一下,十种数字资产每天价格变化的相关性。

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最后,用热力图的方式来展现一下,颜色越深,越有利于风险分散。

优质资产荒,四步分析数字资产是否独立于传统市场行情

简单解释一下,数字资产之间的联动性比较强,基本上是一荣俱荣,一损俱损的状态。

下面还有一些从图表里解析出来的有趣的观点:

btc 和 eth/ltc/xmr 的相关性超过了 0.6eth 和 ltc 的相关性最高,为 0.79bnb 和 trx 的相关性最低,为 0.31 (PS:想到了孙宇晨和 CZ 不同的风格)相对而言,bnb/trx 和其他资产之间的相关性都较低相对而言,eth 和其他资产之间的相关性都较高数字资产和传统金融资产的相关性

我们再来看一下比特币和传统金融领域里不同资产类别每天价格变化。

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再来看一下,他们的相关性。

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最后,用热力图的方式来展现一下,颜色越深,越有利于风险分散。

优质资产荒,四步分析数字资产是否独立于传统市场行情

简单解释一下,比特币和传统金融资产之间的相关性,还是比较低的,说明数字资产的行情还是很独立的,不太受全球经济体的影响。

下面还有一些从图表里解析出来的有趣的观点:

btc 和日经指数 225 有微弱负相关性btc 和全球的股票市场有微弱正相关性btc 和全球的股票市场有微弱正相关性传统金融里,美国的大盘股和小盘股的相关性有 0.88,联动的可能性非常高传统金融里,债券 / 黄金和全球的股票市场有负相关性

如果大家改变时间参数,或者数字资产种类,或者传统金融资产的类别,是肯定有不同的结果的。欢迎到 Vitu.ai 开启自己的研究环境,调试参数。

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