剛進入7月,上證沖上3000點后似乎站穩,大媽開戶都進場抬轎了。而美國第二次新冠疫情襲來,美股可能因此受到了不小的影響,資金回撤導致近期波動比較大,就連持續強勁的科技股都出現了較大幅度的下跌。比如,Facebook等互聯網股票組合在6月26日下跌逾4%,是3月16日以來最糟糕的一天。而Facebook跌幅則高達8.6%。創下了疫情暴發以來最大跌幅。那接下來,BTC會跟跌美股嗎?
3月份時,我們做過一次研究,把美股、黃金與BTC的走勢進行對比,試圖尋找,它們是否真的存在聯動關系,當時的結論是并沒有實質上的聯系。
現在離上次研究已經過去了3個月,在此期間我們發現似乎偶爾仍會出現“美股9點開盤上漲,BTC也輕微上漲”的現象,那么我們今天從不同時間維度,再次通過數據研究來發現美股與BTC的走勢相關性,理清楚之后,應該可以幫助我們重新認知兩者的關系,不至于因為美股的泡沫增大或破滅而影響到BTC的投資決策。
Optimism將使用鏈上證明協議EAS促進OP分配和社區投票系統的公平:金色財經報道,Optimism 將使用鏈上證明協議以太坊證明服務(Ethereum Attestation Service,EAS),促進 Optimism 上更公平的 OP 分配和社區投票系統,Optimism 用戶可以使用該技術來證明他們認為準確的信息,例如一個人是否建立或貢獻了一個特定項目,一個人是否進行了有利可圖的交易等。該技術還可以支持 Optimism Collective 的工作,Optimism Collective 是一個用加密貨幣獎勵生態系統貢獻者的實體,通過向該團體提供向對區塊鏈做出積極貢獻的社區成員分發 OP 所需的信息。將激勵開發人員在 Optimism 上構建關鍵基礎設施,并開展其他項目來改善生態系統中的用戶體驗。[2023/5/4 14:42:44]
1.BTC與主要品種的相關性分析
上證綜指站上3300點,漲幅超4.6%:上證綜指站上3300點,漲幅超4.6%,中芯國際概念、券商板塊漲幅居前。[2020/7/6]
BTC與各主要品種的相關度如何,受時間影響嗎?非小號研究通過調取BTC、納指期貨、標普500及道瓊斯指數期貨、黃金期貨、原油期貨等品種的數據進行了對比。
注:
1.表中base為基礎品種BTC期貨;
2.stock為對比品種,其中nas為納指期貨/sp500為標普500指數期貨/dj為道瓊斯指數期貨/金為黃金期貨/石油為原油期貨;
3.corr_6month為近6各月相關系數,依次類推corr_week為近一周相關系數
通過上圖可以評估:
BTC與各個主要品種的近一周相關度尚可,但其他更連續的相關系數則并不顯著。
距離當下越近,相似度則發生改變,這與行情本身就是“趨勢+必然+白噪聲”的組成有關,我們把同一個時間段不同標的之間的影響忽略,白噪聲無論遠近,影響都是相同的,但是距離現在越近,趨勢影響越明顯。
上證指數一度跌破2800:上證指數一度跌破2800,刷新2月5日以來新低。[2020/3/13]
另外,不是美股的行情影響了BTC價格,其他品種的價格和美股價格也會有相同的影響因素,以及影響因素非常多。金融行業的復雜性導致,現在絕對沒有一個很明顯的影響根因,能夠解釋不同時間段的價格變化。
從分析角度講,這種規律如果是穩定的就可以被我們使用,否則一味的追求那個不存在的根本原因,最后無法得到明確的結果,而且將會浪費很多能量。
2.周相關系數高,這個假設持續穩定嗎?
注:
1.表中base為基礎品種btc期貨;
2.stock為對比品種,其中nas為納指期貨/sp500為標普500指數期貨/dj為道瓊斯指數期貨/金為黃金期貨/石油為原油期貨;
3.num為距離今日的天數,如num為9時,對應的一行corr_week數據為那一天那個時點的周相關系數
在過去24小時數字貨幣交易量已經超過上證24小時的交易量:據了解,在過去24小時,比特幣交易量是125億美元,折合人民幣825億人民幣。上證50今天的交易量是368億人民幣,創業板517億人民幣。整個虛擬貨幣市場過去24小時交易量278億美元,折合人民幣1892億人民幣。而上證今天一天交易量1747億人民幣。[2017/12/26]
在金融領域,發現規律性并不代表套利價值,只有當規則具有穩定性時候才具有價值,因為規律的穩定性代表可以持續的利用規律賺錢。這是非常重要的一點。
我們對上圖進行修剪后,模擬的連續近一周滾動周相關系數表明,近一周的相關系數高階段規律并不一致,所以這一規律也不能用于交易,錯用后將可能面臨市場嚴厲的懲罰。
3.相關系數的高低與波動/趨勢/收益率相關嗎?
注:
1.表中base為基礎品種btc期貨;
近期召開的 第六屆“上證法治論壇”上 李文莉表示對ICO應規范與鼓勵創新并舉:財聯社注:近期召開的 第六屆“上證法治論壇”上,從監管表態和會議議題來看,資本...“當前市場中金融科技領域創新形式很多,從P2P、股權眾籌,到比特幣、ICO,分業監管的監管體制下容易出現監管漏洞。李文莉表示,比如ICO本質屬于證券融資模式,在發展初期應加強規范引導、適度監管,而不是一刀切,應規范與鼓勵創新并舉。[2017/12/19]
2.stock為對比品種,其中nas為納指期貨/sp500為標普500指數期貨/dj為道瓊斯指數期貨/金為黃金期貨/石油為原油期貨;
3.group為按照不同維度進行的分組,atr代表過渡強弱,close_sar代表趨勢強弱,pct_change代表收益率大小,每個維度都分三組,1為最強,3為最弱。
4.corr表示每個分組數據的相關系數
從上圖我們可以得到數值:
從atr變化來看,行情有一定轉變但轉變不是特別極端時候,BTC與納指期貨的相關度較高,極端波動一般都是金融行業系統性風險;
從sar來看,行情上升時,BTC與納指期貨的相關度,行情上升會大于下降和盤整,這也符合我們的認知。當納指期貨上升時,大多帶動BTC行情上升,但下降卻不一定適用。
最后,從收益率來看,也無顯著規律。
4.不相關就沒價值了嗎?
如果兩個主要交易品種相關度不顯著,是不是就沒有交易方面的研究價值了嗎?不是的。
在傳統金融標的的交易中,機構研究所會認為“格力空調”和“美的空調”都在夏季會迎來業績爆發,并且它們的增長有一定的相關性。這也衍生出來了一種常見的統計套利方式,即拿相關品種進行協整性檢驗,如果協整性好,就擬合出來一元線性方程,根據斜率的系數配對交易,同時買入多單和空單鎖倉。
因為基差在一個大概率確定的范圍內變化,所以在基差上軌和下軌附近入場,基差變化后就能獲利出場。
我們今天也利用類似的方法分析,BTC與納指/標普500指數/道瓊斯指數/黃金期貨/原油期貨之間的協整性。分析結果如下熱力圖所示:
熱力圖顯示納指和標普500指數與BTC的協整性較高,我們下邊通過最小二乘做一下BTC與納指的分析,通過最小二乘擬合出來一個一元線性回歸方程,方程表示BTC可以用納指來如何表示。此研究方法多用于基金或投行的估值模型。
,是一種數學優化技術,通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。我們使用最小二乘法的目的是做一個回歸方程,方程中因變量為BTC,自變量為納指)
以下就是非常硬核的統計算法了,如果不感興趣的盆友可以直接跳過。
好,讓我們一起看一下BTC和納指的最小二乘法結果,下圖是通過計算機計算后的回歸結果。
雖然置信度不是非常高的99%和95%,我們但是認為這個置信水平也可以嘗試一下:
通過OLS結果,我們可以知道:btc=1.4985*nas-4869.5364
接下來我們需要構建兩個品種配對交易的基差:
基差diff=diff=btc-1.4985*nas+4869.5364
基差曲線如下圖所示:
通過上圖我們可以知道,基差diff長期穩定處于上軌和下軌之間,套利交易可以在上軌和下軌之間進行。
切記,關于統計套利中的配對交易,我們需要拿近期的數據調整回歸方程。
目前交易所之間的搬磚已經不好做,趨勢交易又有很大的風險,其實統計套利是一個非常不錯的套利方法。
之后我們或許可以做BTC與ETH或EOS等主要幣種的統計套利專題,給大家提供更多具有實戰價值的交易思路。
最后:如果美股變化,我們該如何操作BTC?
通過平均值3和指標4,我們可以推導發現,當納指增長時,BTC有一定概率增長。但是一般BTC出現特別極端行情的影響因素,與納指的影響因素不同,所以納指增長只能帶來比特幣一定程度的增長,而不會是極端行情那種超大幅度的增長。
簡單而言,跟著美股的波動去操作BTC,可能會喝到一點湯,但絕對吃不到肉,吃肉還得靠BTC自己。
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