BTC:新冠疫情下，該如何建立明智的投資組合？

編者按：本文來自加密谷Live，作者：StephenMathai-Davis，翻譯：子銘，Odaily星球日報經授權轉載。過去幾周全球市場的暴跌迫使華爾街和主要基金經理重新考慮在當前市場環境下到底應該怎樣實現資產的合理配置。在嘗試回答這個問題時，我們不僅僅關注了基本相關性，還考慮了其他非線性的價格關系，以幫助我們更好地理解如何用BTC建立多資產投資組合。我們正在研究由以下資產組成的投資組合，以了解在當前的拋售中，隨著冠狀病疫情的惡化，這些資產是如何移動的：SPDRS&P500ETFTrust(SPY)iSharesRussell2000ETF(IWM)iSharesMSCIEAFEETF(EFA)iShares20+YearTreasuryBondETF(TLT)iSharesiBoxxHighYieldCorporateBondETF(HYG)UnitedStatesOilFund(USO)Bitcoin(BTC;BTC/USD$Cross)InvescoDBUSDollarIndexBullishFund(UUP)我們發現，只需將投資組合的資產分配集中在BTC，SPY，USO和TLT上，就可以輕松構建多元化的投資組合。由于所有這些資產本質上都是美元敞口，因此在組合中添加UUP只會增加美元敞口。SPY與IWM和EFA的關聯度很高，這表明無論哪種ETF的增加都會增加我們對股票的潛在敞口而TLT與HYG之間有著明顯的價格關系。現代資產組合理論與當今投資組合的構建

瑞士維茨康鎮基于Tezos 支持的應用向居民發放援款，以抵御新冠疫情的影響:瑞士維茨康鎮（Wetzikon）周五啟動一項區塊鏈計劃，以支持受新冠病大流行影響的當地中小型企業。該計劃最初的援助款項價值 25 萬瑞士法郎（約 28 萬美元），將以價值 10 瑞士法郎的電子優惠券形式分發給維茨康鎮約 2.5 萬名居民，居民將使用 ecoo 應用領取款項，ecoo是一個專門用于當地政府和活動組織者等組織以代幣和積分形式分配資金的應用，基于Tezos區塊鏈創建。[2020/11/1 11:21:41]

傳統的投資組合構建方法是基于現代資產組合理論的概念基礎上的，該理論假定投資組合資產配置應圍繞資產的波動性及與其他資產的相關性進行構建。波動率只是衡量資產的價格變化與平均預期變化之間的變化程度，而相關系數則衡量投資組合中不同資產的共同變動程度。例如，如果您的投資組合有3只股票，即Facebook，Apple和Citigroup，而FB和Apple表現出很強的正相關性，那么MPT會說您應該持有更多的Citigroup以減輕Facebook與Apple之間的高度相關性。這種方法的最大問題是它是向后看的，這意味著它不考慮未來收益，而是“假定”過去的表現將表明“未來的表現”。最重要的是，簡單的MPT方法傾向于低波動率的資產；由于它是向后看的，所以該方法“假定”過去的低波動性資產在將來將繼續是低波動性資產。此外，簡單的線性關系無法正確地解釋資產在面對沖擊的過程中如何聚集，例如我們目前正在經歷的冠狀病疫情，或者僅僅是簡單的聚集。相關數據表明BTC和股票之間存在高度的敏感性

高盛：建議做空美元 因拜登勝選幾率加大且新冠疫苗前景可期:“風險向美元走軟一邊傾斜，我們認為特朗普勝選和疫苗久難出爐等多數有利于美元的結果出現的幾率相對較低，”高盛報告指出，“美國大選中的‘藍色浪潮’和新冠疫苗利好消息有可能使美元貿易加權指數和彭博美元即期匯率指數跌至2018年低點。”高盛建議投資者做空美元兌波動率加權一籃子貨幣，這些貨幣中包括墨西哥比索、南非蘭特和印度盧比。高盛策略師還建議買入歐元/美元、加元/美元和澳元/美元。[2020/10/12]

一個簡單的相關性分析表明，BTC與IWM和HYG之間的“正”相關性迅速上升。值得注意的是，BTC和HYG之間的相對偏移量最大，而IWM和BTC之間的相關性似乎最強。正相關關系意味著BTC價格正朝著與IWM和HYG指數相同的相對方向移動。值得注意的是，盡管投資組合中BTC與USO和EFA之間的呈現出相關性，但組合中的其他資產之間的相關性與BTC的敏感度并沒有因此發生變化。換句話說，雖然目標多資產投資組合中其他資產的敏感性或多或少保持不變時，BTC似乎具有更高的敏感性。盡管UUP和BTC之間的相關性并未顯著增加，但這里可能存在美元效應。美元對BTC的影響可能值得單獨發表一篇文章。

聯合國預計新冠疫情將使全球經濟萎縮3.2%:聯合國預計新冠疫情將使今年的全球經濟萎縮3.2%。（金十）[2020/5/14]

包括BTC在內的Q.ai目標多元資產組合中資產的相關性分析2020年2月20日至2020年3月20日的價格變動我們需要借助AI進一步分析

盡管相關性和波動性分析很有用，但我們不能單獨認為只有它才有助于建立真正“穩健多元化”投資組合。MPT的局限性在于它的分析純粹是線性的，總的來說是向后看的，但實際上，市場不是線性的，而且過去的表現從來都不是預測未來收益的有用指標。因此，我們喜歡使用基于人工智能的聚類算法，以查看是否可以發現基本的相關性與波動性矩陣可能錯過的更多有趣的非線性關系。基于我們的分析，我們使用基本的近鄰傳播算法。該算法的易用性在于，盡管它是一個形心算法，但它不需要像其他類似算法那樣估計類的數量。我們正在尋找目標多資產投資組合中的不同資產如何“聚類”。除了SPY，EFA和IWM聚為一類之外，在過去的一個月中，我們的目標多資產投資組合中沒有其他聚類的示例。正如預期的那樣，我們看到BTC和HYG之間的關系強度在過去一個月中有所增加。以前，BTC和HYG之間的關系最多只能描述為名義上的。圖中顯示SPY，IWM和EFA之間的關系相對較強，但有趣的是目標投資組合中的其他資產與BTC之間沒有其他顯著關系，這倒與我們的相關性分析存在重大差異。

WHO：新冠疫情繼續構成國際關注的突發公共衛生事件:世界衛生組織（WHO）5月1日表示，新冠疫情繼續構成國際關注的突發公共衛生事件。（新華社）[2020/5/2]

Q.ai目標多資產組合中包含BTC的資產聚類分析價格數據為2020年2月20日至2020年3月20日以上分析意味著什么？如何使用BTC和傳統資產建立投資組合？

基于我們對相關性以及目標投資組合集群中不同資產的分析，我們認為將大部分投資組合配置集中在BTC，SPY，USO和TLT上是最有意義的。由于IWM和EFA都與SPY具有高度相關性，在三者之間進行分配成為一種名義上的做法，不過相對于USO和BTC，SPY將提供更好的多樣化。

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