从数字货币的角度理解市场有效性、市场中立、均值回归

来源：Sharpdata

说起投资不仅仅是数字资产投资，理解整个市场的运作机制是最基础的，同时也是最易被人忽略的。不要一上来就去寻找一种可以让你致富的交易信号、量化策略或大V的消息，这就像是把眼睛蒙起来开车，即使你非常幸运的平安快速地开了1千公里，往往也也会在之后的路程中把利润和本金交回去。

理解市场机制我们不妨从市场有效性谈起，市场有效性是指市场价格在多大程度上反应了所有的相关信息。比如在股票市场，这些信息包含了股票对应企业的经营信息、盈利情况、行业状况、管理者动态、甚至内部未公开信息方方面面。如果我们说市场是完全有效的，那就意味所有公开和未公开的信息都已经立刻被反应在股价中，因此任何人是不可能持续打败市场的，即不可能获得超出市场本身的额外收益。对应到数字货币市场的为例，大家都知道比特币产块奖励减半，因此在阅读到这样的新闻后去购买比特币是不明智的，在你购买的那一刻这个消息已经被众多的交易者通过买卖反应在比特币价格中了。

市场有效性存在三种形式： 弱市场有效性假定过去的价格波动对未来价格没有任何影响。那么在弱市场有效性中交易者不可能通过各种技术指标或动量策略获得市场之外的回报。半强（semi-strong）市场有效假定除了弱市场性外，市场的公开信息会被立刻反应在价格中。所以交易者不能通过分析新的信息来获利。完全市场有效假定所有公开或非公开的信息都会立刻被反应在价格上。在这种情况下即使内幕交易人员也无法打败市场，理性交易者只会购买指数基金。 经济学家尤金法玛创立了市场有效假说（Efficient Market Hypothesis）并在2013年获得了诺贝尔经济学奖。学术界和华尔街对市场在何种程度上有效一直是一个争论热点。尽管现在并没有太多人相信成熟的金融市场属于完全有效市场，但并不意味着找到Alpha（α）?或者说获取超出市场Beta（β）之外的额外收益是一件事容易的事情。在成熟金融市场中可以持续战胜市场的基金凤毛麟角，尽管市场不完善，但盈利的可能性很大程度受到市场有效性的限制。由此大多数人对市场有效性的低估也可被略窥一二。

加密数字货币作为新兴的一个资产类型，市场有效性必然低于传统金融市场，资产定价理论也不适用于加密数字货币，所以市场难以对加密数字货币合理定价。早年间市场主要是散户参与的特征显露无余，但近年来随着专业机构参与者比例的增大市场的有效性得到进一步加强。学术界对加密市场的有效性也做了一些研究，描述了如何通过数学模型定量的分析加密数字货币市场有效性的变化，Sharpdata之后也将从论文中分享一些结论给大家。只有理解市场的有效性，并合理的评估市场的表现才是迈出数字货币投资的第一步。我们据此决定应在多大程度上依赖传统技术指标，多大程度上跟踪指数投资。否则我们只能在牛市满足于资产的增长，而忽略了其中有多少是源于市场本身的增长。

另一个阻碍大多数投资人进入加密数字货币市场的原因是市场的高度波动性。波动性或者至少是向下的波动性常被认为是评估风险的指标。人们常常在熊市时谈论众多数字货币跌去了90%的市值，把风险视作最大的敌人，而疯牛持续一段时间的时候，人们又往往会说：“风险是我的朋友。承担的风险越多，收益就越大。给我更多的风险吧。”事实上这部分人往往在市场中一败涂地。我们要明白波动性不是我们真正的敌人，通过一定的方式可以很大程度上减小波动性带来的风险，比如合理的投资分散化、对冲、保持市场中立（Market Neutral）策略等。

市场中立是指并不对市场的牛熊做出预测，同时寻找市场中高估和低估的机会做空和做多，从而期望在牛市和熊市中都能盈利。比如可以分析数字货币底层价值和当前价格从而评估多种数字货币估值水平，同时做多和做空。当然也可以利用历史统计特性得出多个高度相关的数字货币，在价格偏离时同时做多和做空。还存在很多方式，但核心思想是保持市场的中立性，以此抵御市场波动性所带来的风险。实际应用市场中立策略的过程中，因为数字货币整体的高度相关性，在疯牛中市场中立策略常常表现不如Buy & Hold，投资人应该清楚的认识到这一点（即保持市场中立为了减小投资波动性，而主动放弃了在牛市或熊市趋势收益），并选择合适的评估基准，衡量在当前风险水平下，策略是否达到了预期。而不是这山望着那山高，此时需要严格遵守自己的投资策略。

认识风险除了采用必要的措施来减小投资的波动性，我们需要意识到最大的风险其实不来自波动性（因为我们总是能找到策略来减小投资组合的波动）而是在错误的价格买入。尤其在一切都运行得很顺利的时候，乐观的推算会引入巨大的风险。这种推算可能是某次IEO/ICO、连续上涨后的追高、项目团队的光鲜背景，众多交易所提供的高流动性等等，并认为这些是可以永远增长的因素，但很不幸众多数字资产都将不可避免地回归价值中枢。找到数字资产的价值中枢及其因子并不容易，资本资产定价模型（Capital Asset PricingModel）和Fama-French 五因子模型（是的，尤金法玛又出现了）可以帮助我们理解影响股票市场的定价模型，其价格和风险的因子，从而更准确的评估哪一部分才是真正的Alpha。数字货币领域还缺乏这样系统的研究，但均值回归（Reverse Mean）依然在数字货币领域发挥着重要作用。很明显比特币等数字货币的价格并不是均值回归的，接下来我们会从区块链链上数据中提取一些均值回归的特征，帮助我们从宏观理解当前数字货币的大致估值水平，从而避免在错误的时间点采取错误的操作。

不要再为了今天的盈利而喜、亏损而忧，投资是一个长期的过程，不断加深对市场的理解，投资认知和能力的提升才是长期获利的根本。

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编译者/作者：Sharpdata

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