NFT:多因子模型簡述

Overview概述價格行為始終處于隨機漫步過程中，所以沒有一種量化策略可以涵蓋所有的價格行為。不同的量化策略或資產配置適用于不同的行情，如網格交易更適用于震蕩行情。本文目的是給投資者介紹更多樣的分析模型，讓投資者在行情的隨機變化中可以有更豐富的選擇和判斷空間。Report報告多因子模型簡介

多因子模型目前已成為投資實踐的主流方法，并且在衡量與控制風險方面擁有優越性能。在投資中，因子指不同資產收益間的共同特征。多因子模型被廣大投資者使用，以便進行資產組合的構建、組合管理、風險管理以及歸因分析。相比單因子模型，多因子模型的解釋力度更強且更加靈活。多因子模型可以幫助投資者：建立資產組合對指定指數或特征進行追蹤調整組合在確定風險類別下的敞口對主動投資管理進行風險與收益的歸因分析理解權益、固定收益等大類資產的綜合風險暴露基于指定基準主動投資決策并衡量該決策的市場容量確保投資者的資產組合的風險收益與其成本相匹配多因子模型的來歷

過去7天比特幣NFT在所有區塊鏈銷售中排名位居第二:金色財經報道，NFT的銷售額上周出現小幅上漲，與前一周相比微增約1.46%。從2023年4月29日到5月6日，NFT銷售額的累計價值達到1.4931億美元。盡管如此，最近一周的銷售額仍超出預期，銷售額猛增31.22%。在這7天的時間間隔內，NFT銷售額達到2.0817億美元。本周NFT銷量的大幅增長可以歸功于源自比特幣區塊鏈的NFT的出現。基于比特幣的NFT銷售增長勢頭強勁，根據2023年5月14日記錄的cryptoslam數據，在21個不同的區塊鏈中，比特幣NFT銷售額已成為數字收藏品銷售領域的主要貢獻者。以太坊NFT銷售額繼續占據主導地位，NFT銷售額為1.1126億美元；但是，亞軍位置由基于比特幣的NFT（也稱為序數銘文）占據。數據顯示，比特幣NFT銷售額達到53,433,451美元，在21條區塊鏈中銷售額位居第二位。與前一周相比，比特幣的NFT銷售額躍升了187.54%。[2023/5/15 15:03:02]

1952年，馬科維茨提出了構建證券投資組合的新框架，不同于以往將不同證券分別對待，該框架將不同證券的收益風險特征綜合量化考慮，這就是被廣為人知的現代組合理論。馬科維茨假定不同證券間的收益率服從一個多遠正態分布。該理論的核心結論是，只要給定的兩種資產的相關性不為1，即可同伙不同比例的配置來分散風險。1964年，夏普介紹了基于均值-方差理論基礎的資本資產定價模型。CAPM理論以及相關的文獻給投資者帶來了一些新概念，例如系統風險。系統風險是理解多因子模型的關鍵，每項資產都有著不同種類的風險，但這些風險并不是同等重要的。該理論認為，風險可以在預期收益不變的前提下通過調整不同資產的比例來降低。但是，系統性風險是不能被分散的，因此這部分風險有著相對應的收益要求。在CAPM理論中，資產的系統性風險是其貝塔值的增函數，貝塔值衡量了資產收益對市場收益的敏感度。根據CAPM理論，資產收益值跟一個因子有關，即市場收益。系統性風險越高，貝塔值越高，要求的收益回報越高。但大量數據表明CAPM理論提供了一個對風險不完全的描述。如果一個模型能夠更多將系統性風險考慮在內，則對資產收益的建模將更為有效。因此誕生了多因子模型。多因子模型的類型

Polygon生態NFT交易平臺EZswap將舉辦激勵活動以獎勵早期用戶:1月30日，Polygon生態NFT交易平臺EZswap宣布將與Polygon和Galxe合作舉辦Flamingo活動，以獎勵使用EZswap的早期參與者。

據悉，本次活動將于1月30日開始，2月12日（UTC時間12:00）結束，活動內容的4個任務將在Galxe上獨家進行，包括建立礦池、買賣NFT等，獎品包括USDT、白名單、OAT和專用NFT。

此前報道，EZswap于2022年10月以4000萬美元Token估值完成100萬美元Pre-Seed輪融資，平臺于2023年1月28日正式上線。[2023/1/30 11:37:11]

按因子類型可以劃分為3類宏觀因子模型因子表示能夠顯著影響收益的宏觀經濟變量的非預期變動。以權益為例，主要考慮的是影響未來現金流以及折現率的因子。例如，利率、通脹風險、經濟周期以及信用利差。宏觀因子模型假定因子收益取決于部分宏觀經濟變量的非預期變動，比如通脹或實際產出。將非預期變動定義為實際值與預測值的差。一個因子的非預期變動是因子非預期收益的成分，所有因子的非預期變動構成了模型的自變量。例如GDP增長率因子的風險溢價為正，但通脹率因子的風險溢價為負。因此，如果一項資產對通脹率因子的敏感度為證，那么隨著通脹率的升高，資產預期收益在降低，這類資產具有很好的對抗通脹的特性。通脹率與GDP增長因子矩陣

美聯儲博斯蒂克：我傾向于將利率升至5%-5.25%，然后保持不變:1月6日消息，美國亞特蘭大聯儲主席博斯蒂克(Raphael Bostic)表示，我們仍然需要堅持到底，目前的通貨膨脹太高了。我傾向于將利率升至5%-5.25%，然后保持不變。我預計利率將在2023年升至5%以上。我對利率上調50個基點或25個基點均會感到滿意。我們在降低通脹方面還有更多工作要做。目前最困難的通脹壓力出現在服務業。我們不想過早地宣布勝利，我們不會重蹈1970年代的覆轍。當我們采取更多限制性措施時，我們希望保持謹慎，并有效校準，以免導致裁員激增。數據將指引我們下一次加息的規模。[2023/1/7 10:59:12]

瑜伽服品牌Alo Yoga與MoonPay合作發布首個成衣系列NFT:9月11日消息，瑜伽服品牌Alo Yoga在紐約時裝周宣布與加密支付公司MoonPay合作發布首個成衣系列NFT“Aspen Collection”，該NFT持有者可以獲得增強現實（AR）個性化購物體驗，還能享受Alo Wellness Clubs等獨家優惠福利。目前Alo Yoga已接受加密貨幣支付，并于2月份在Roblox上創建了一個沉浸式健康空間“Alo Sanctuary”。[2022/9/11 13:22:23]

基本面因子模型因子主要表示能夠解釋證券橫截面差異的主要因素。例如，賬面市值比、甚至、市盈率以及杠桿率。統計因子模型通過對證券的歷史收益表現進行統計并提取出影響收益的主要因子。主要的因子統計模型有因子分析模型與主成分分析模型。在因子分析模型中，因子能夠充分解釋歷史收益的協方差。在主成分分析模型中，因子可以充分解釋歷史收益的方差。其中主成分分析是一種常用的構建統計因子模型的方法，目的是找到不相關的因子，并使得觀察到的證券收益率可以很好的用因子收益的線性組合來解釋。對于多證券的復雜組合，PCA可以有效的降低維度和過濾噪音，提煉較少的因子，以此來進行線性回歸。主成分分析法是一種降維的統計方法，它借助于一個正交變換，將其分量相關的原隨機向量轉化成其分量不相關的新隨機向量，這在代數上表現為將原隨機向量的協方差陣變換成對角形陣，在幾何上表現為將原坐標系變換成新的正交坐標系，使之指向樣本點散布最開的p個正交方向，然后對多維變量系統進行降維處理，使之能以一個較高的精度轉換成低維變量系統，再通過構造適當的價值函數，進一步把低維系統轉化成一維系統。主成分分析主要作用1．主成分分析能降低所研究的數據空間的維數。即用研究m維的Y空間代替p維的X空間(m<p)，而低維的Y空間代替高維的x空間所損失的信息很少。即：使只有一個主成分Yl(即m=1)時，這個Yl仍是使用全部X變量(p個)得到的。例如要計算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所選的前m個主成分中，如果某個Xi的系數全部近似于零的話，就可以把這個Xi刪除，這也是一種刪除多余變量的方法。2．有時可通過因子負荷aij的結論，弄清X變量間的某些關系。3．多維數據的一種圖形表示方法。我們知道當維數大于3時便不能畫出幾何圖形，多元統計研究的問題大都多于3個變量。要把研究的問題用圖形表示出來是不可能的。然而，經過主成分分析后，我們可以選取前兩個主成分或其中某兩個主成分，根據主成分的得分，畫出n個樣品在二維平面上的分布況，由圖形可直觀地看出各樣品在主分量中的地位，進而還可以對樣本進行分類處理，可以由圖形發現遠離大多數樣本點的離群點。4．由主成分分析法構造回歸模型。即把各主成分作為新自變量代替原來自變量x做回歸分析。5．用主成分分析篩選回歸變量。回歸變量的選擇有著重的實際意義，為了使模型本身易于做結構分析、控制和預報，好從原始變量所構成的子集合中選擇最佳變量，構成最佳變量集合。用主成分分析篩選變量，可以用較少的計算量來選擇量，獲得選擇最佳變量子集合的效果。通過主成分分析，投資者可以更加有效的提煉核心因子，過濾掉噪音的干擾，使整個投資分析的決策過程中可以更加準確有效。同時核心因子的提煉，也可以幫助投資者規避一定不必要的風險。Conclusion結語越來越多的機構和個人在數字貨幣市場中嘗試著各種傳統證券市場應用的量化策略和模型，并且通過大量的實際運算和測試，證明了策略和模型的有效性。而數字貨幣市場也將由于多樣的量化策略和模型變得更加完善和豐富。

Celsius：客戶現可提出索賠，下次出庭將在8月10日:7月19日消息，Celsius發推披露聽證會情況，表示美國受托人正在迅速組建委員會，以為其客戶的利益服務。Celsius計劃提交一份重組計劃，其中包括為客戶提供長期持有加密貨幣的選項。客戶現在可以通過破產解決方案公司Stretto向Celisus提出索賠。另外Celsius表示，其下一次出庭將是8月10日。

據此前消息，Celsius首次法庭聽證會已于今日凌晨舉行，該會議重點主要在允許Celsius在重組前繼續運營的臨時動議上。[2022/7/19 2:22:57]

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