在最近的两项研究中,我调查了加密货币市场中的技术交易规则以及具有隐私功能的加密货币之间的技术交易规则的获利能力。 在我们的第一项研究中,我们收集了2016年1月1日至2018年12月31日期间11种加密货币的每日价格数据。我们的样本包括截至2016年1月3日市值最高的加密货币。我们的主要样本包括Ripple(XRP),Litecoin(LTC),Ether(ETH),Dogecoin(DOGE),Peercoin,BitShares,Stellar Lumen(XLM),Nxt,MaidSafeCoin和Namecoin。 使用均等投资组合的简单购买和持有策略,我们的加密货币样本在我们的样本期内每年平均产生36.87%的回报。重要的是要注意,由于许多原因,加密货币市场中的技术交易与股票市场有所不同,其二是加密货币以24/7进行交易,除非仅交易比特币(BTC),否则不能在加密货币上做空头寸。 我们实施了最简单,使用最广泛的技术交易规则,称为可变移动平均线振荡器,该规则生成使用短期和长期的交易信号,两者均根据价格指数的平均水平移动。我们仅关注从买入仓位获得的收益,这仅仅是因为除了比特币之外,不可能在加密货币上卖空仓位。 在这项研究中,执行(1,20)策略意味着每当其当前价格超过20天移动平均线时就在该加密货币上做多头寸,并保持该头寸直到产生卖出信号。反过来,当加密货币的当前价格低于20天移动平均线时,就会产生卖出信号。在这种情况下,我们将现金保留为现金。以类似的方式,我们实施了(1,20),(1,50),(1,100),(1,150)和(1,200)策略。 实施(1,20)策略时,我们发现10种加密货币中有5种产生的收益在统计上至少为5%的水平上显着。平均而言,(1,20)VMA策略使这10种加密货币的年平均回报率为45.63%,而其购买和持有的年平均回报率为36.87%。更准确地说,该技术交易规则在样本期内每年产生约8.76%的超额收益。我们的结果还表明,实施VMA策略所用的时间越长,技术交易的利润就越低。 在我们的第二项研究中,我们遵循了之前论文的相同研究设计,但是使用了10种交易量最大的加密货币的数据,这些数据提供了所谓的“隐私功能”。隐私功能允许用户在用户级别,交易级别,帐户余额级别或所有级别上具有完全隐私权的情况下保持某种匿名性。例如,Dash允许用户在希望匿名化其用户级别信息的情况下使用“匿名发送”选项。 因此,我们的研究使用了以下加密货币:Dash(DASH),Bytecoin(BCN),DigitalNote(XDN),Monero(XMR),CloakCoin(CLOAK),AeonCoin(AEON),Stealth(XST),Prime-XI(PXI) ,NavCoin(NAV),边缘(XVG)。样本涵盖了与我们先前研究相同的时期。 这项研究的结果表明,VMA策略仅对Dash成功(在单个加密货币级别上),并且比该代币的简单买入并持有交易策略每年产生14.6%至18.25%的回报。令人惊讶的是,当我们对整个10个隐私硬币的平均回报进行平均时,我们发现没有超过平均加权购买和持有投资组合的正平均投资组合回报。 总而言之,我们两项研究的结果提供了混合的证据。一方面,在非私有加密货币中实施策略时,技术交易似乎会产生利润。但是,由于VMA长期移动平均线的较短时间范围似乎可以提供有用的信息,因此盈利能力受到限制。另一方面,从整个市场的角度来看,由于技术交易似乎没有提供比简单的买入并持有策略更大的收益,因此隐私加密货币似乎形成了一个更有效的市场。 本文表达的观点,想法仅代表作者个人,不一定反映或代表Cointelegraph的观点。 本文不包含投资建议或建议。每项投资和交易动作都涉及风险,因此您在做出决定时应该进行自己的研究。 上述研究是与我的同事一起进行的摇床艾哈迈德和尼兰詹·萨普柯塔,他俩都曾在瓦萨(芬兰)大学攻读金融学博士学位。 克劳斯·格罗比斯是于韦斯屈莱大学金融经济学专业的教授,也是瓦萨大学的金融学助理教授。 Grobys还隶属于瓦萨大学的研究平台InnoLab。他最近的研究调查了与创新的数字金融市场相关的机遇和风险。他最近的研究除其他外,被美国商业杂志《福布斯》(Forbes)报道。 —- 原文链接:https://cointelegraph.com/news/is-technical-trading-in-cryptocurrency-markets-profitable 原文作者:Cointelegraph By Klaus Grobys 编译者/作者:wanbizu AI 玩币族申明:玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台,所提供的所有资讯仅代表作者个人观点,与玩币族平台立场无关,且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。 |
加密货币市场的技术交易是否有利可图?
2020-04-11 wanbizu AI 来源:区块链网络
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