Какие монеты не следуют за рынком, а какие ходят за биткоином? Корреляция альткоинов и BTC
Просмотров: 489
Корреляция альткоинов и BTC
Представляем вам перевод статьи основателя Hodlbot Энтони Хи, в которой автор анализирует корреляцию BTC, топ-200 альткоинов и общей капитализации рынка, а также дает практические советы по формированию менее рискового крипто портфеля. За перевод спасибо bitstat.top.
На рынке бывали дни и получше
В последнее время мы столкнулись с существенной коррекцией на криптовалютном рынке [дата написания статьи — 25 июня 2018]. Скептики смеются, трейдеры спасаются бегством, и даже ХОДЛеры обеспокоены происходящим.
Вся стартовая страница coinmarketcap красная. И каждый семидневный график цены выглядит так, будто он был просто скопирован с предыдущей монеты ленивым дизайнером.
В такие моменты мы должны задаться вопросом:
- Коррелируют ли все криптовалюты с рынком?
- Существуют ли монеты, устойчивые к существенным рыночным движениям?
Эта тема давно интересовала меня. Итак, я собираюсь проанализировать статистические данные и попытаться ответить на следующие вопросы:
- Сколько монет сильно коррелируют с рынком?
- Сколько монет сильно коррелируют с Биткоином?
- Какие монеты меньше всего коррелируют с рынком?
- Какие монеты меньше всего коррелируют с Биткоином?
- Как топ-20 монет по рыночной капитализации коррелируют друг с другом?
Статистические данные
Мы проанализируем исторические данные Coinmarketcap за 2 года с 22 июня 2016 года по 20 июня 2018 года.
Данные бирж могут сильно различаться, поэтому мы берем цифры Coinmarketcap. Coinmarketcap рассчитывает средневзвешенный показатель цен всех бирж.
Критерии и выборка
- Мы рассматриваем монеты на Coinmarketcap, по которым есть статистические данные по крайней мере за 120 дней.
- Мы выбираем только топ-200 монет по рыночной капитализации. Я хочу сосредоточиться на токенах со средней и крупной капитализацией, потому что они предоставляют большую ликвидность и имеют более существенные торговые объемы.
Давай начинать!
Во-первых, нам необходимо получить данные за два года. Coinmarketcap не предоставляет такой возможности. Нам пришлось бы самостоятельно выписывать эти цифры со скриншотов Coinmarketcap, но, к счастью, люди уже сделали это.
Мы можем использовать Сoinmarketcappy для получения исторических данных по общей рыночной капитализации, а также CoinMarketCap-Historical-Prices для получения статистических данных отдельных монет.
Сколько монет сильно коррелируют с рынком?
Прежде чем мы начнем анализировать результаты, давайте рассмотрим пример расчета корреляции между BTC и рынком.
Чтобы не удваивать рыночную капитализацию BTC, мы исключаем ее из общей рыночной капитализации.
Остальная часть рыночной капитализации = общая рыночная капитализация — индивидуальная рыночная капитализация
Суммарная рыночная капитализация была скорректирована путем вычета рыночной капитализации BTC, чтобы избежать двойного счета.
Теперь мы можем рассчитать коэффициент корреляции Пирсона между двумя этими показателями за весь период.
Коэффициент «+1» означает, что анализируемая пара всегда будет изменяться в одном направлении. И наоборот, коэффициент корреляции «-1» означает, что анализируемая пара всегда будет изменяться в противоположном направлении. Если коэффициент корреляции равен «0», то это значит, что между анализируемыми монетами не прослеживается линейная зависимость.
Вот корреляционная матрица между BTC и рынком:
Все, что нам нужно сделать теперь, это повторить эти несложные вычисления для каждой монеты из топ-200. Затем мы можем построить гистограмму и график плотности распределения всех коэффициентов корреляции.
Наш график показывает, что большинство монет из топ-200 сильно коррелируют с рынком.
- Показатель корреляции 75% монет из топ-200 — 0,67 или выше.
- Показатель корреляции 50% монет из топ-200 — 0,80 или выше.
Эти цифры свидетельствуют о том, что, когда рынок будет расти, большинство монет также, вероятнее всего, начнут расти. А когда рынок начнет падать, они обязательно последуют за ним.
Сколько монет сильно коррелируют с Биткоином?
Биткоин — это король криптовалют. Хотя показатель его доминирования на рынке не такой, как был прежде, у многих людей создается впечатление, что большинство криптовалют следуют строго за ценовым движением BTC.
Давайте разберемся, правда ли это.
Чтобы вычислить корреляцию между каждой монетой из топ-200 и BTC, мы будем использовать тот же метод. Давайте проанализируем Ethereum.
Так как у нас есть исторические данные по рыночной капитализации как BTC, так и ETH, мы можем вычислить показатель корреляции двух монет за весь необходимый период времени.
После выполнения подобного расчета для каждой монеты из топ-200 мы можем построить график плотности:
Большинство топ-200 монет по рыночной капитализации коррелируют с BTC.
- Показатель корреляции 75% монет из топ-200 — 0,44 или выше.
- Показатель корреляции 50% монет из топ-200 — 0,67 или выше.
Тем не менее, похоже, что корреляции между токенами из топ-200 и BTC слабее, чем корреляции между топ-200 и рынком.
Изначально я полагал, что, поскольку доминирование BTC падает, то мы увидим более низкую корреляцию между BTC и общим рынком Как ни странно, похоже, что это не так. Когда в начале 2017 года в процентном отношении Биткоин ослабил свои позиции на рынке, корреляция между BTC и рынком не последовала этой тенденции.
Коэффициент был рассчитан с использованием последних статистических данных за 120 дней. Метод «rolling window» используется для сглаживания и делает графики более четкими.
Какие монеты из топ-200 меньше всего коррелируют с рынком?
Мы можем просто отсортировать ранее рассчитанные показатели корреляции в порядке возрастания.
Очень мало монет отрицательно коррелируют с рынком. Я не удивлен, увидев в верхней части списка токен MakerDAO Dai. Все-таки Dai – это «стабильная монета».
Какие монеты из топ-200 меньше всего коррелируют с Биткоином?
Есть еще несколько монет, которые отрицательно коррелируют относительно BTC. Интересно отметить, что Bitcoin Cash и другие форки Биткоина не являются лидерами этого списка.
Как монеты из топ-20 коррелируют друг с другом?
Гарри Марковиц, отец современной портфельной теории, отмечает, что наиболее важным показателем риска является вклад (доля) актива в общий показатель портфельного риска, а не риск актива в изоляции.
Это означает, что, включив в портфель активы с низкой или отрицательной корреляцией, вы можете уменьшить общую дисперсию и, следовательно, снизить риск вашего портфеля.
В топ-20 монет мы можем отметить пары, в которых отдельные монеты имеют низкие показатели корреляции друг с другом, например: BTC и Vechain, Dash и Vechain, Ethereum Classic и NEM.
Наличие подобных пар монет и обеспечивает диверсификацию, и может значительно снизить риск портфеля.
Недостатки коэффициента корреляции Пирсона
Мы провели достаточно интересный анализ, но я хочу рассмотреть некоторые недостатки (или ограничения) коэффициента корреляции Пирсона.
Коэффициент корреляции Пирсона рассматривает линейные отношения.
Линейные отношения легко моделировать и легко анализировать. Однако отношения между многими активами являются нелинейными (например, полиномиальными, экспоненциальными и т.п.). В таких случаях коэффициент корреляции Пирсона излишне упрощает взаимосвязь активов.
Со временем корреляция изменяется.
Коэффициент корреляции Пирсона отображает точный показатель за весь анализируемый период времени. Но он не отображает изменения с течением времени.
Я хочу показать этот график в качестве примера того, как корреляции могут меняться со временем. Тот факт, что что-то коррелировало определенным образом в прошлом, не означает, что подобная корреляция сохранится в будущем. За 30 дней показатель корреляции фиксирует серию взлетов и падений.
Какой вывод я могу сделать из этого? Мы все еще находимся на ранней стадии развития отрасли, где движения, динамика и зависимости между криптовалютами не урегулированы. Поэтому, эти данные довольно интересны и могут рассказать нам о прошлом, но их нужно рассматривать немного скептически, двигаясь в будущее.