Вступление
В этой статье мы рассмотрим, как диверсифицировать свой инвестиционный портфель до биткойнов и некоторых топовых альтокоинов. Для этого мы будем использовать маркерную капитализацию вместо цены. Рыночная капитализация-это лучшая оценка стоимости сети, чем просто цена отдельной монеты.
Рыночная капитализация = оборотное предложение × цена, поэтому предположим, что:
· Рыночная капитализация CatCoin = 1000 × 100 $ = 100 000 $
· Рыночная капитализация DogCoin = 60 000 × $2 = $ 120 000
Несмотря на то, что одна DogCoin в 50 раз дешевле, чем одна CatCoin, стоимость сети DogCoin все еще выше, чем стоимость CatCoin.
Кроме того, мы рассмотрим, как ваш портфель зависит от биткоина и других альткоинов, используя корреляцию. Поскольку коэффициент корреляции ближе к +1 или -1, он указывает на положительную (+1) или отрицательную (-1) корреляцию между массивами. Положительная корреляция означает, что если значения в одном массиве увеличиваются, то увеличиваются и значения в другом массиве. Коэффициент корреляции, близкий к 0, указывает на отсутствие или слабую корреляцию. Таким образом, корреляция не подразумевает причинности, но и не отрицает ее.
Набор данных
В качестве данных я взял ежедневные цифры рыночной капитализации с начала 2020 года по сегодняшний день. Также в связи с быстро меняющейся ситуацией целесообразно разделить эти данные на 3 группы: данные с 2020 года, данные за 12 месяцев и данные за 6 месяцев. Тогда становится ясно, что корреляции действительно меняются, что делает отслеживание сдвига в корреляциях еще более важным. Настроения и глобальные экономические факторы очень динамичны и могут даже меняться ежедневно. Сильные корреляции сегодня могут не соответствовать долгосрочной корреляции между двумя валютными парами. Вот почему очень важно взглянуть на шестимесячную корреляцию трейлинга. Это дает более четкое представление о средних шестимесячных отношениях между двумя валютными парами, которые, как правило, более точны. Корреляции меняются по целому ряду причин, наиболее распространенными из которых являются различия в денежно-кредитной политике, чувствительность определенной валютной пары к ценам на сырьевые товары, а также уникальные экономические и политические факторы. Кроме того, все данные стандартизированы из-за различных диапазонов.
Метод
Я выбрал корреляцию Пирсона в качестве метода и p-значение в качестве доказательства значимости. Если значение p больше, чем альфа = 0,05, мы исключаем эти корреляции. Количество образцов варьируется, потому что некоторые из претендентов, такие как Polkadot, Uniswap и Solana, были созданы позже периода исследований.
Капитализация рынка
Рыночная капитализация всей криптосети на момент написания этой статьи составляла 1496 миллиардов долларов. Топ-30 монет составляют более 90% от этой стоимости, или 1354 миллиарда долларов.
Более того, чтобы догнать лидера крипто-мира Биткойна, нам нужно не менее 25 альткоинов. Таким образом, рыночная капитализация топ-25 альткоинов составляет 670,8 миллиарда долларов, что всего на миллиард больше рыночной капитализации Биткоина.
Для этой статьи я выбрал в основном альткоины из топ-30 из-за их доминирующей значимости по сравнению с другими криптографическими системами. Кроме того, я исключил стабильные монеты по понятным причинам.
Взаимосвязь
Давайте начнем с корреляционной матрицы Пирсона для данных с 2020 года. Все пары проходят p-тест, кроме Litecoin (LTC) с Uniswap (UNI) и Polkadot (DOT). Средняя корреляция между парами составляет 0,81. Самая слабая корреляция наблюдается между Solana (SOL) и Polkadot (DOT) (0,20), а самая сильная-между Stellar (XLM) и Litecoin (LTC) (0,98). Наиболее коррелированными альткоинами с биткоинами являются LTC и XLM, а Polygon (MATIC) имеет самый слабый среди выбранных альткоинов.
Это всего лишь случайная выборка из 2020 года, но для реального использования я бы предпочел 12, 6, 3 - месячные корреляции для долгосрочного, среднего и краткосрочного инвестирования соответственно.
Во-первых, давайте рассмотрим долгосрочную корреляцию. Все пары проходят p-тест. Средняя корреляция между парами составляет 0,80. Самая слабая корреляция между Polygon (MATIC) и Uniswap (UNI) (0,34), а самая сильная корреляция снова между Stellar (XLM) и Litecoin (LTC) (0,97). Наиболее коррелированными альткоинами с биткоинами являются Litecoin (LTC) и Stellar (XLM). Polygon (MATIC) имеет самую слабую корреляцию среди выбранных альткоинов (0,43). Как мы видим, с 2020 года ничего существенно не изменилось по сравнению с данными. Кроме того, примите во внимание, что Polkdato (DOT) и Uniswap (UNI) не были около 12 месяцев назад.
Во-вторых, изучите среднесрочную корреляцию. Все пары проходят p-тест, за исключением предыдущего лидера - полигона (MATIC) из-за огромного значения p, равного 0,61, поэтому мы не можем не проверить эти данные. Средняя корреляция между парами составляет 0,76, что несколько ниже по сравнению с долгосрочной корреляцией. Самая слабая корреляция наблюдается между монетой Doge (DOGE) и биткойном (BTC) (0,21), но за исключением полигона корреляции биткойнов (MATIC) и Polkadot (DOT) имеет самую слабую корреляцию (0,22). Самая сильная корреляция наблюдается между Monero (XMR) и Binance (BNB) (0,96). Наиболее коррелированным альткоином с биткоинами является Polkadot (точка) (0,91). Мы видим тенденцию к тому, что большинство альткоинов с течением времени все меньше коррелируют с биткоином (BTC). Кроме того, корреляция альткоинов среди них также снизилась.
В-третьих, давайте рассмотрим краткосрочную корреляцию. Почти 10 процентов пар не прошли тест р-значения, поэтому мы исключили их из наблюдения. Самая корреляционная пара-Chanlink (LINK) и Litecoin (LTC) с 0,97. Наименее коррелированная пара-NANO и Polkadot (DOT) с 0,22. Наименее коррелированным с биткоином (BTC) был бы NANO, но, к сожалению, он не прошел тест p-value. Таким образом, Ripple (XRP) наименее коррелирует с Биткоином в краткосрочной перспективе с 0,26. И наиболее коррелированным с биткоином (BTC) является Polkadot (DOT) с корреляцией -0,86.
Важно отметить, что сильная отрицательная корреляция все еще остается корреляцией, и нам все равно, положительная она или нет. Таким образом, абсолютные значения более представимы.
Как использовать эту информацию
В принципе, вам нужно заполнить свой инвестиционный портфель наименее коррелированными монетами. Например, в краткосрочной перспективе, если у вас есть BTC, вам не нужно добавлять Polkadot (DOT) из-за их аналогичной производительности. Во-вторых, вы выбрали Ripple (XRP) из-за более слабой корреляции с биткоином (BTC), поэтому вам не нужно добавлять Binance (BNB) из-за их сильной корреляции. Затем вы добавили Cardano (ADA), потому что его корреляция с Ripple (XRP) и Bitcoin (BTC) довольно слабая, и поэтому вам не нужен Polygon (MATIC) из-за сильной корреляции с Cardano (ADA) и так далее. Надеюсь, ты правильно понял.
Вывод
Спасибо, что дочитали статью до конца, надеюсь, вам понравилось это путешествие так же, как и мне. Я приглашаю всех в раздел комментариев, чтобы поделиться своими предложениями и идеями по этой теме. Лично я предпочитаю краткосрочную корреляцию, потому что ситуация на рынке быстро меняется, но данные за 3 месяца все еще значительны. В будущем я напишу еще одну статью на эту тему, мне еще многое предстоит узнать.