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加密货币:谷歌搜索可预测比特币价格?这份研究报告给你答案_瑞波币的前景与价值

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预测加密货币价格并对其作出合理解释一直是加密货币市场的追求目标之一。基于此,众多加密分析师利用传统金融分析方法,试图找到影响加密货币价格的因素。然而,传统的分析方法似乎并不适用这种新型资产。近期,耶鲁大学的研究人员发表一篇关于影响加密货币价格影响因素的研究报告。与一般的技术分析方法不同,其引入量化研究方法。将量化分析应用于加密货币的挑战在于,我们对于影响其价格的因素一无所知。举个例子,巴菲特向来对加密货币持怀疑态度,其可能会认为影响加密货币价格的唯一因素就是投资者愿意支付多少钱。显然,这种观点显然带有主观倾向;另一方面,多数分析师认为加密货币的价格受经济市场因素的影响。这些观点在逻辑上似乎行得通,但在统计学上未曾得到验证。在研究中,经济学教授AlehTsyvinski和准经济学博士刘玉坤通过对比特币、瑞波币、以太坊等主流货币的历史数据分析,构建数学模型分析影响加密货币价格的潜在因素。具体来说,研究着重分析加密货币价格与普遍认为的四个影响因素之间的关联性,即股票、法定货币、大宗商品、宏观经济因素。加密货币与股票

比特币在2022年谷歌搜索最多的十大加密货币中位列第一:金色财经报道,据数据显示,2022年谷歌搜索最多的十大加密货币中,比特币位列第一,每月全球搜索量为28,410,000次,仅在美国的每月搜索量为4,570,000次;排在第二位的是Elon Musk支持的Dogecoin,2022年每月全球搜索量为5,850,000次,在美国的每月搜索量为729,000次。此外,Shiba Inu和以太坊分别位列第三、第四。[2022/12/25 22:06:33]

为了确定加密货币与股票之间的相关性,Aleh引入股票收益率分析模型CAPM-Fama。该模型是基于资本资产定价模型模型发展而来,即认为资产的预期收益率与衡量该资产风险的尺度β值之间存在正相关关系。

“Bitcoin dead”谷歌搜索量创下自2018年2月以来新高:金色财经消息,近期“Bitcoin dead”谷歌搜索量激增,创下自2018年2月以来新高。[2022/6/23 1:27:20]

基于CAPM-Fama模型对比特币价格的分析结果以比特币为例,从CAPMβ值可以发现,比特币价格与不同股票投资组合的相关性不存在一致性,且不存在统计学意义。此外,瑞波币、以太坊的价格与股票均不存在明显的相关性,以太坊似乎更接近成长型公司,而比特币似乎与价值型公司的关联度更高。加密货币与法定货币

研究中选择澳元、加拿大元、欧元、新加坡元和英镑五种法定货币,评估加密货币价格与法定货币之间的相关性。从表格中发现,投资或基金的绝对回报和按照β系数计算的预期风险回报之间的差额,即Aplha系数差异不大。加上对瑞波币、以太坊的研究后发现,没有一致的证据表明对于法定货币,加密货币存在系统性的风险敞口。

Chainlink谷歌搜索量创历史新高:金色财经报道,根据谷歌趋势,截至7月12日当周,全球在谷歌搜索引擎对“Chainlink”一词的搜索得分为100分,是前一周的两倍多。100分表示??在给定时间范围内某个词观察到了最大搜索次数。[2020/7/14]

比特币的货币敞口基于Lustig,Roussanov和Verdelhan等人对于“货币市场的常见风险因素”的研究,Aleh进一步测试这三种加密货币的风险敞口,与之前研究法定货币的结果一致。

三种加密货币的风险敞口加密货币与大宗商品

对于加密货币收益的大宗商品敞口,选择黄金、铂、银作为样本。研究发现,除以太坊对黄金价格存在少量敞口之外,加密货币的价格起伏与大宗商品之间并无明显的相关性。

行情丨BTC谷歌搜索指数呈现走高趋势:据谷歌数据显示,BTC谷歌搜索指数近来呈现上升趋势,5月24日至30日指数较之前相比增长21。目前指数为33。[2018/7/2]

加密货币收益的大宗商品敞口在此基础上,研究还针对瑞波币和以太坊,对比比特币收益在较短时间内的大宗商品敞口。在瑞波币的这段期间,比特币收益与黄金、铂呈负相关性,且与以太坊类似;在以太坊期间,比特币收益与银呈负相关性,与瑞波币相反。因此,加密货币价格与大宗商品不存在相关性。

加密货币与宏观经济因素

在宏观经济因素方面,研究选取非持续性消费增长、持续性消费增长、工业生产增长以及个人收入增长作为研究角度。对于比特币及瑞波币来说,所有的风险敞口在统计上均无明显的相关性,而持续性消费增长因素对于以太坊价格的影响存在明显的负相关性。

影响加密货币价格的因素是什么?

经过量化研究发现,加密货币的价格与股票、大宗商品、法定货币以及宏观经济因素并没有明显的关联性。究竟是什么影响其价格呢?研究中得出结论是:加密货币动量和投资者的关注程度。加密货币动量

动量,经济领域中几乎与所有资产类别相关的一个经典因素。从概念上讲,动量量化了资产在经济小幅度增值后增值的倾向。而研究中着重研究时间序列动量,即过去具有上涨趋势的资产延续上涨概率更大,而下跌的资产延续下行的动力更强。

以比特币为例,今日收益率每增加一个标准差,每日回报率会对应增加0.33%、0.17%、0.39%;与日收益率类似,周收益率每增加一个标准差,未来一周、两周、三周和四周的收益率将分别增加3.16%、3.66%、3.49%和1.50%。因此,当前日收益或是每周收益在统计学上与未来其价格走向呈现明显的正相关。投资者关注度

研究投资者关注度对于加密货币价格是否有影响时,研究人员基于“比特币”、“瑞波币”以及“以太坊”的谷歌搜索量与前四周平均值的偏差。以比特币为例,从表19中可以发现,本周“比特币”关键词搜索量每增加一个标准差,未来一周、两周的收益率分别增加1.84%和2.30%。

此外,这项研究基于对Twitter等社交媒体网站上的投资者活动数据的研究发现,搜索关键字的标准差增加预示着在接下来几周内加密货币价格会略有上升。Twitter帖子数量的增加一个标准差将会导致价格上涨2.5%。研究将该影响因素称之为“投资者关注度”。在分析价格因素的基础上,研究还通过更精细的行业分类,调查美国354家SIC行业以及中国137家CIC行业的加密货币风险敞口,表明区块链技术正影响着越来越多行业领域。无论是借助传统的金融分析工具,亦或是利用数学思维解读加密货币,其得出的结果或许只能停留在理论层面。在Aleh参考的金融文献中记录着一百多种影响股票横截面价格的因素,无论这些因素对加密货币价格是否产生影响,加密货币与数学思维的碰撞的想法值得肯定。作为一种新的资产类别,动量因子以及投资者关注度只是影响加密货币价格的因素之一,也必然有新的因素影响其价格。

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