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币安研究院:加密资产之间存在高相关性吗?

2019-03-29 09:12 · 稿源:站长之家用户投稿

2019 年 3 月 20 日,Binance Research(币安研究院)发布行业市场分析报告,探究比特币与其他大市值数字资产之间的关系,以下阅读研报原文:

2017- 2018 年,加密资产市场出现对美元大幅震荡。 2017 年,比特币价格从 735 美元的低位攀升至19, 800 美元的高点, 2018 年年底则跌至4, 000 美元。而现今市值排名第二的以太坊价格在 2017 年从 8 美元升至1, 440 美元, 2018 年年底则跌至 150 美元以下。加密资产的波动方向看上去大体一致。然而,针对多个时间段开展的相关性分析显示,还有其他因素可能会影响这些相关性的方向及强度。

要点

· 过去 3 个月( 2018 年 12 月 1 日- 2019 年 3 月 1 日)里,市值前 30 位的加密资产的美元收益率高度相关。比特币(BTC)与其他资产的平均相关性最高,凸显其行业领头羊地位

· 同期大市值加密货币的对比特币收益率相关性显著低于对美元收益率相关性。

· 与 2017 年末相比, 2018 年末加密资产对比特币收益率的相关性要低很多。

· 相比之下,将这两个时期进行对比,加密资产对美元收益率的相关性实际上有所提高。这与 2018 至今稳定币交易比例上升相吻合,也与比特币在加密市场中交易量占比的总体下降相一致。

· 和股票市场类似,加密资产的个体特质因素会影响部分加密货币在特定时间段的相关性。

· 除了项目的特质信息外,其他可能影响加密资产之间相关性强度的因素有:

· “币安效应”: 在币安交易的加密资产通常彼此之间的相关性更高

· 共识机制: 共识机制的类型会影响加密资产收益率之间的相关性(如:采用工作量证明的加密货币彼此之间的收益率相关性要高于采用非工作量证明的加密货币之间的收益率相关性)

1. 加密资产在三个月内的市场相关性

“相关性衡量的是两个随机变量之间线性关系的强度和方向,其数值范围在- 1 至 1 之间。”

来源: Investopedia

总体来说,相关系数高于0. 5 或低于-0. 5 的资产被认为存在显著的正/负相关性。相反,相关系数接近于 0 则表明两个变量之间不存在线性关系。在本次分析中,这两个变量特指两种资产的收益率。 如果两种资产的收益率呈现正相关性,表明这两种资产从某种程度上来说波动的方向一致,因此也会带来相似的投资风险。而如果两种资产的收益率呈现负相关性,则表明这两种资产的波动方向相反,因此可用其中一种资产来对冲另一种资产的投资风险。

1.12019 年年初,加密资产对美元收益呈现高度相关性

为了探索加密资产之间的相关性,我们选取了 90 天平均市值排名前 30 位的加密资产,并计算其对美元收益率,从而建立以下矩阵。

大市值资产 3 个月平均日收益率相关矩阵(对美元), 2018 年 12 月 1 日- 2019 年 3 月 1 日

图中可以看出,在所有加密货币样本中,比特币拥有最高的平均相关系数,达到了0.78,表明大部分竞争币波动方向与比特币相近,凸显了比特币作为行业领头羊的地位

虽然总体来说,竞争币与比特币之间高度相关,但还是存在特定加密资产有着“特立独行”的表现,表明有其他特质因素可能影响了这些资产的价格和收益率。

以美元计价的收益率相关性最低的资产包括:波币 (WAVES)、 波场币 (TRX)、BCHSV(BSV)、币安币 (BNB) 和狗狗币 (DOGE)。

尽管本报告的目的不在于探讨或指出这些加密资产相关性较低的直接原因,但近期的一些新闻提供了额外的背景信息,有助于理解可能导致这些资产相关性较低的原因。

可能影响该时段相关性的特质因子和事件:

· WAVES:  2018 年 12 月成功融资1. 2 亿美元

· TRX: BitTorrent 在币安 Launchpad 上进行要求用波场币或币安币参加的首次代币发售

· BNB: 币安 Launchpad 成功举行了两场代币售卖会;去中心化交易平台测试网上线

· BSV: 比特币现金(BCH)完成硬分叉(俗称"哈希战争")

除了与具体项目相关的催化剂之外,共识机制的设计和交易平台上币同样对特定资产的相关性构成潜在影响:

“币安效应”

在上文所述市值排名前 30 位的加密货币中,只有 3 种没有在币安交易平台上币,它们分别是:狗币(DOGE)、MakerDao (MKR) 和 Tezos (XTZ)。这三种加密资产的相关性低于平均水平,可能是由于其它交易所流动性较低导致订单较少,此外投资者难以接触到这些代币并频繁地买入和卖出。尽管这只是初步观察结果,但这些关系可能是存在的,值得在未来的报告中予以深入考察。

共识机制

此外,共识机制类型似乎也会影响加密货币之间的相关性强度,采用工作量证明(POW)的加密资产彼此之间的相关性就高于其他采用非工作量证明的加密资产之间的相关性。我们未来将对采用不同共识机制的加密货币之间的相关性进行进一步分析,其中特别有趣的是以太坊即将由工作量证明(POW)转向权益证明(POS),以及这一变化对于其与采用工作量证明(POW)的加密货币之间的相关性有何影响。

总体来说,“共识机制可能会影响加密资产之间的相关性”这个观察结果已经在之前的报告中提及,但仍需要开展进一步调查研究,因为还有一些新协议是利用新的共识机制创建的。

1.22019 年初对比特币收益率相关性较低

为了分析不同加密资产之间的收益率相关性,我们针对同一个时间段,对同一批资产( 3 个月平均市值排名前 30 位)分别以对美元和对比特币收益率进行对比。

对比特币收益率相关性之所以重要,是因为比特币仍然是加密货币市场最好的价格风向标,原因有两点:

· 流动性: 比特币几乎可以和任何竞争币进行交易

· 市场占比:

· 市值几乎占加密资产行业总市值的一半

· 交易量占比在行业中占相当高

要想比较加密资产对比特币和美元的收益率,了解比特币收益率的组成部分尤为重要

对于任一加密资产,其对美元收益率可以被分解为以下两大组成部分

· 比特币/美元收益率

· 加密资产/比特币收益率

因此,对于任何加密资产(以下简写为abc),其投资收益率可用以下公式表述:

returnabcusd = (1 + returnbtcusd) * (1 + returnabcbtc) - 1

因此,基于比特币价格计算的加密货币收益率可以被视为经比特币调整的收益率

图2——大市值加密币 3 个月每日收益率相关性矩阵(对比特币), 2018 年 12 月 1 日- 2019 年 3 月 1 日

加密资产的对比特币收益率(即经比特币调整的收益率)相关性显著低于相同资产对美元的收益率相关性(平均相关系数从0. 67 降至0.20)。

尽管排名前 30 位的加密货币的对比特币收益率相关性要显著低于对美元收益率相关性,但将此两者比对时,两种相关性之间确实存在若干数据上的相似性。

特质因素

再一次看到某几个加密货币(DOGE, WAVES, BSV, TRX, BNB)与其它币之间的相关性低于整个样本测试的平均相关性。显示资产自身的特质因素为这几个资产带来了更为明显的价格影响。

“币安效应”

最后,币安效应同样存在于对比特币收益率相关性中。与对美金收益率相关性所观察到的结果相似,狗狗币(DOGE) 、MakerDao (MKR) 和 Tezos (XTZ)的相关性都要低于本次分析所选取加密资产的平均相关性。

共识机制

此外,采用工作量证明(POW)的加密资产在使用对比特币收益率时,彼此之间呈现出更强烈的相关性,与对美元收益率数据集所观察到的结果一致。

2. 稳定币是否对市场结构造成了影响?

鉴于在过去 90 天里,加密资产对比特币收益率相关性低于以美元计价的收益率,我们还将该结果与一年前的这 3 个月以及 6 个月前的数据集进行对比,以便了解宏观环境对相关性可能产生的影响。

2.13 个月中对美元收益相关性速览

图3—— 2018 年 12 月 1 日至 2019 年 3 月 1 日:大市值加密币 3 个月对美元收益相关矩阵

图4—— 2017 年 12 月 1 日至 2018 年 3 月 1 日:大市值加密币 3 个月对美元收益相关矩阵

将最近 3 个月的相关矩阵与去年同期的相关矩阵对比,发现当前对美元收益率相关性要高于去年同期的相关性。

2018 年 12 月 1 日至 2019 年 3 月 1 日,除狗狗币(DOGE)之外,数据集里最低的相关系数为莱特币(LTC)和新经币(NEM)之间的0.648。相比之下,一年前的 2017 年 12 月 1 日至 2018 年 3 月 1 日期间,相同数据集的平均相关系数为0.51。

2017 年末到 2018 年初加密资产市场的急剧波动可能是导致加密货币整体呈现弱相关性的原因之一。

图5—— 2018 年 6 月 1 日- 2018 年 9 月 1 日:大市值资产 3 个月对美元收益相关矩阵

狗狗币(DOGE)的相关性仍然低于其他资产,而NEM和其他所有资产之间的平均相关性与之前的 6 个月相比大幅提升。

2017 年 12 月至 2018 年 3 月期间,NEM在币安交易平台上币之前,与其他加密货币之间的相关性是最低的。在币安上币的几个月后 ,其相关性随之提升,体现了之前描述的“币安效应”。然而,这个单一的观察结果还不足以得出“未在币安交易平台上币的资产其相关性一定会更低”这样的总体规律,它还需要进一步的调查研究。

尽管在该时间段内,其他加密资产的相关性有所提升,但以太坊经典(ETC)的相关性较低,部分原因可能是由其 2018 年 8 月在Coinbase上币这样的特质因素所导致的。

2.2 对比特币收益相关性的 3 个月快览

图6—— 2018 年 12 月 1 日至 2019 年 3 月 1 日:大市值加密货币 3 个月对比特币收益相关性矩阵

图7—— 2017 年 12 月 1 日至 2018 年 3 月 1 日:大市值加密货币 3 个月对比特币收益相关性矩阵

基于比特币收益率,上一季度的相关性明显低于一年前的相关性。平均来看,该阶段加密资产的相关系数为0.24,而一年前同期的相关系数为0.43。

图8—— 2018 年 6 月 1 日至 2018 年 9 月 1 日:大市值资产 3 个月对比特币收益相关性矩阵

2018 年年中的相关性要低于之前的阶段( 2017 年 12 月- 2018 年 2 月),但要高于近期( 2018 年 12 月- 2019 年 2 月),表明加密资产整体相关性呈下降趋势。

2.3 稳定币交易的崛起是否与相关性提高有关?

2018 年是熊市,市场价格在上半年大幅崩落,然后在下半年逐渐下降直至到 12 月份触底。

图9—— 2018 年:加密货币总市值变化趋势(单位: 10 亿美元)

虽然熊市似乎是加密资产相关性升高(以美元计算收益率)的明显原因,但稳定币交易对及上币数量的增加(如上份报告所述)导致使用稳定币的交易量占总加密资产交易量的比重显著提升,这可能是评估当前加密资产市场相关性时需要考虑的另一个因素。

图10——交易量增加:稳定币交易量对行业总交易量的贡献

仅在一年前,稳定币交易量还不到加密资产总交易量的10%(以币安为例,在 2018 年 2 月 28 日只有 5 个USDT交易对)

如今,稳定币交易量占到加密资产行业总交易量的30%以上,而币安已经有 100 多种稳定币交易对(如:USDT, USDC, PAX, TUSD, USDS)

在牛市高峰期( 2017 年 12 月中旬),投机者通过法币交易平台购买BTC/ETH,并将资金存储到币安或Bittrex等加密货币交易平台来直接交易竞争币。

鉴于这些币币交易平台的交易量在行业总交易量中占很大比例,本相关性分析报告中使用的大部分加密资产都曾只能与比特币交易,这可以解释为什么以比特币计价的收益率在之前的时间段要高于最近的这个时间段(因为现在这些大市值加密币基本都有了稳定币交易对)。

比如,在 2018 年年中之前,要想购买/出售XMR,交易量最高的交易对就是XMR/BTC。在竞争币被大规模抛售或购入时,XMR等加密资产的价格波动与比特币相似。

当前,加密资产交易对不再是以比特币为主导。截至 2019 年 3 月,大部分大市值加密资产都是直接与稳定币交易(USDT最受欢迎)。

例如,NEO是最早在币安交易平台上币的加密货币之一,而且在 2017 年交易活跃度极高。

图11——NEO在币安交易平台的交易量, 2018 年 2 月 28 日vs.2019 年 2 月 28 日

截至 2019 年 2 月 28 日,NEO在币安的稳定币交易量占总交易量的比重从一年前的45%增长到66%,取代了ETH和BTC交易对交易量的优势地位。

NEO的情况并非个例。事实上, 2018 年 4 月份大部分资产都还没有和稳定币形成交易对。现在,市值最高的加密货币中绝大多数都有稳定币交易对。

DASHETCXMRXRPETHZECNEODOGEXLMNEMLTC

2018 年 2 月NoNoNoNoYesNoYes-No-Yes

2019 年 2 月NoYesYesYesYesYesYes-YesYesYes

表1. 币安上的稳定币交易对

这一趋势并不局限于币安这样的币币交易平台,法币交易平台也开始在其平台上增加加密资产数量,从而为竞争币提供更加直接的法币入手渠道和数量更多的交易对。举例来说,Coinbase交易平台到 2019 年 3 月已拥有 17 种加密资产( 38 个相应的交易对),并继续寻求在平台上增加多种加密资产。

结论

总的来看,大市值加资产对美元收益率相关性较高,且相关性在 2018 年期间呈上升趋势。与之相反,加密资产对比特币收益率相关性在同期呈下降趋势。

这些相关性的变化趋势与稳定币交易量和稳定币交易对在各平台的数量上升相吻合,不过本报告显示在构建最佳加密资产投资组合时还应考虑项目方自有的特质因素。

由于本报告主要针对大市值加密资产在有限的时间段内的收益表现,而该时间段主要是熊市,因此针对更长时间段、中小型市值加密资产及其他宏观环境下的进一步分析可巩固补充这些分析结果。

Binance Research通过客观中立的研究报告为投资者提供深度的,数据驱动的数字资产洞见。

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