A kriptopénzek kevésbé korrelálnak a Bitcoin-szal 2019-ben

Hodlbot

A legtöbb embernek az a benyomása, hogy az altcoinok árai felfelé és lefelé követik a Bitcoin árát. Mivel a Bitcoin ekkora részét teszi ki a teljes kriptovaluta piacon, amikor mozog, a környező altcoinok általában ugyanabba az irányba mozognak.

Azonban még mindig meglepő lehet, hogy a 200-ban lévő felső érmék 75% -ának 0,91-es vagy annál magasabb korrelációja volt a bitcoinral 2018-ban.

Hodlbot

Kérjük, vegye figyelembe: Ez Anthony Xie, a HodlBot, egy eszköz, amely segít a befektetőknek diverzifikálni portfólióikat és automatizálni kereskedési stratégiáikat.

A platform ismert arról, hogy könnyű és egyszerű befektetni egy kriptovaluta indexbe. A kriptovaluta indexek mellett a HodlBot lehetővé teszi a felhasználók számára saját egyedi portfólióik létrehozását, tesztelését és végrehajtását fejlett piaci mutatók alapján. Nincsenek fiókminimumok vagy országkorlátozások.

2018 a legmagasabb összefüggést tapasztalta a Bitcoin és más kriptovaluták között.

A legjobb 200 érme és a Bitcoin közötti összefüggés magasabb volt 2018-ban, mint bármely más év.

Ennek egyik magyarázata, hogy 2018 egybeesett egy éves medvepiaccal. Úgy tűnik, hogy a burjánzó piaci eladások szorosan összhangban vannak a Bitcoin és az Altcoins közötti magasabb összefüggésekkel.

Furcsa módon nem igaz a másik irányba mozgó árakra. A 2017-es medvepiac alatt soha nem láttuk, hogy a kriptopénzek és a Bitcoin között ilyen magas lenne a korreláció, annak ellenére, hogy az árak mindenütt növekedtek.

A dolgok különbözőek 2019-ben – alacsonyabb összefüggések egy oldalsó piacon

A piac 2019-ben megváltozott. Április első hetétől eltekintve, 2019-ben leginkább oldalsó piacot tapasztaltak.

Röviden áttekintve a Bitcoin és az altcoin közötti összefüggés 2019-ben az előző évhez képest lényegesen alacsonyabbnak tűnik.

Hogy biztosak legyünk benne, statisztikai tesztet alkalmazhatunk a két mintaeloszlás összehasonlítására.

Welch t-tesztje két statisztikai különbség statisztikai tesztelésére szolgál, amelyeknek ismeretlen és egyenlőtlen eltérései vannak. Konkrét esetünkben egyfarkú tesztet szeretnénk alkalmazni, mivel feltételezzük, hogy a Bitcoin és az altcoinok közötti átlagos korrelációs együttható alacsonyabb 2019-ben.

Így fogjuk felállítani hipotéziseinket.

Null hipotézist: az átlagos kriptovaluta-korrelációs együttható a Bitcoin és az Altcoins között 2019-ben magasabb vagy egyenlő a Bitcoin és az Altcoins közötti 2018-as átlagos kriptovaluta-korrelációs együtthatóval.

Alternatív hipotézis: a Bitcoin és az Altcoins közötti átlagos kriptovaluta-korrelációs együttható 2019-ben alacsonyabb, mint a Bitcoin és az Altcoins közötti 2018-as átlagos kriptovaluta-korrelációs együttható.

Welch egyfarkú T-tesztje

A teszt futtatása után kapunk egy T-érték statisztikát -4,99-ről és egy p-értéket, amely sokkal kisebb, mint 0,01.

Ezért el kell utasítanunk a nullhipotézist, mivel rengeteg bizonyíték áll rendelkezésre arra vonatkozóan, hogy a Bitcoin és az Altcoins közötti korrelációs együttható 2019-ben jóval alacsonyabb, mint 2018-ban.

Ez jó hír?

Igen. A diverzifikáció jobban működik, ha alacsony az összefüggés.

A 20 legmagasabb érme korrelációs mátrixa piaci korlát szerint 2019-ben.

Harry Markowitz, a modern portfólióelmélet atyja azt feltételezte, hogy a kockázat legfontosabb szempontja, amelyet figyelembe kell venni, az eszköz hozzájárulása a portfólió általános kockázatához, nem pedig az eszköz kockázata önmagában.

„A diverzifikáció az egyetlen ingyenes ebéd a pénzügyekben” – Harry Markowitz

Ez azt jelenti, hogy ha alacsony vagy negatív korrelációjú eszközöket vesz fel portfóliójába, csökkentheti az általános szórást, és ezzel csökkentheti portfóliójának kockázatát. A negatívan korrelált vagy korrelálatlan eszközök hajlamosak egymást kiiktatni.

A HodlBot-nál kriptovaluta-indexeket készítünk a mindennapi befektetők számára. Az index, ahol minden egyes érme összefügg a másikkal, nem sok diverzifikált portfólió. Ezért örülünk annak, hogy alacsonyabb összefüggéseket tapasztalunk az eszközök között. Egyszerűen sokkal hatékonyabbá teszi a portfólió diverzifikációját.

Vegyem ezt egy szem sóval?

Igen, az összefüggések megváltozhatnak. A korreláció idővel változik.

Egy eszközpár korrelációs együtthatója idővel vadul változik. Az, hogy valami valamilyen összefüggésben volt a múltban, nem jelenti azt, hogy a kapcsolat a jövőben is fennmarad. Sok érme 30 napos gördülő korrelációja így néz ki, hullámvölgyek sorozata.

Pearson korrelációs együtthatója lineáris kapcsolatot feltételez

A lineáris kapcsolatok könnyen érthetők és könnyen modellezhetők. Két eszköz közötti sok kapcsolat azonban nem lineáris. Lehet polinom, exponenciális stb. Ezekben az esetekben a Pearson-féle korrelációs együttható szükségtelenül egyszerűsíti a kapcsolatot.

Az elemzés során használt adatkészlet

Húztam a kriptovaluta árakat & globális piaci felső korlát adatok a Coinmarketcap-től.

Évről évre készítettem egy pillanatfelvételt, amellyel megkeresem a 200 legmagasabb rangsorolt ​​érmét piaci korlát alapján. Ezután kiszámoltam korrelációs együtthatójukat az adott év áradatai alapján.

Megtalálja az árát & az összes érme piaci cap adatai itt.

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me