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解释加密货币市场分数到价格的10个原因相关谬误

科技新闻 2019-11-11 12:5551网络整理

你听过多少次加密货币分析师声称他们发现了一个与比特币或其他加密货币资产价格高度相关的分数函数呢?有些人甚至声称他们的神奇指标可以作为一个给定加密货币资产价格变动的预测器。显然,分析中显示的数据非常引人注目,您已准备好根据新的神奇指标开始交易。不!这只是金融市场天真信念的一个例子,即单一因素可以作为价格走势的长期预测因素。许多专家把这个术语称为单因素相关谬误。在加密货币资产的背景下,我想把这种现象称为“分数到价格相关性谬误”。

解释加密货币市场分数到价格的10个原因相关谬误

试图找到一个能够预测市场的神奇数字的诱惑,网卓新闻网,与市场本身一样古老。即使在今天,在40年的因素投资理论之后,许多金融专家和投资者仍然试图根据单一因素或指标的趋势积极地跑赢市场。我们甚至还有单因素ETF!在理性的金融市场中,单一因素的趋势已经失去了支持更复杂的多因素策略的势头,因为大多数因素已被证明只在特定市场条件下对特定类型的资产有效。然而,像加密货币资产这样一个新生的、不合理的市场,带来了发现能解决市场问题的神奇指标的希望。嗯,加密货币市场如果不是很有趣的话,那就什么都不是了。然而,我想要概述一些想法,这些想法可能会阻止你陷入“分数到价格相关性谬误”。

加密货币市场中,隐藏在“分数到价格相关性谬论”背后的思想从根本上来说很简单:密码,就像许多其他金融市场一样,是一个复杂的、不断变化的环境,可以用一个单一的度量标准来进行线性预测。那个解释在概念上似乎有道理,但不能提供任何证据。好吧,让我们来看看一些可能迫使我们深入思考这一现象的解释。
 
10个原因解释加密货币市场分数到价格相关谬误

想象一下,我们正在研究一个加密货币分析平台提供的度量标准,该平台显示了近期比特币价格的强烈相关性。数据当然看起来很有希望。在你汇款之前,考虑一下你的神奇分数可能出现的问题:

1)过拟合:过拟合描述的是机器学习和统计中一个函数(度量)与一组训练数据点过于接近的现象。比如,用于测试的比特币价格数据集显示出了显著的相关性,金融度量可能被过度优化了。然而,在正常的市场条件下测试,这种表现将很快达不到要求。

2)因素污染:因素污染是指一个因素或指标与一定的市场条件显示出有效的相关性,促使其成为交易策略的一部分。然而,采用这一因素会导致其有效性下降。想想看,如果你的指标被用于交易策略,那么它就会成为当前比特币市场的另一个属性,与我们的指标建立一种递归关系。

3)忽略异常事件:作为一种可编程的基础设施,加密货市场非常容易受到各种异常事件的影响:块减半、分叉、黑客攻击、大块等等,这些都是线性度量模型中几乎不可能考虑的例子。

4)在不同的市场条件下,不同的因素会相互矛盾:选择你最喜欢的技术分析平台,查看给定加密货币资产的十几个技术指标。你可能会发现,许多不同的指标会自相矛盾。虽然技术分析肯定会令人困惑,但是对于我们选择的任何度量来说,这种现象都是非常普遍的。我们的神奇指标在比特币市场的特定条件下可能表现良好,但在不同的环境下就会失败。

5)市场是非线性的:我们在加密货币领域看到的大多数神奇指标(如果不是全部的话)都是基于线性公式的。然而,尽管我们不太了解金融市场,但长期以来人们一直认为,金融市场的行为是基于非线性动力学的。从这个角度来看,用线性公式预测一个非线性的比特币市场是徒劳的。

6)忽视风险:加密货币市场中没有一个完善的风险定义,没有一个真正的交易策略是完全不评估风险的。评估性能而不是风险的度量标准是导致灾难的原因。

7)忽略宏观因素:与其他金融市场一样,加密货币容易受到股票市场动量、监管政策、机构采纳等宏观因素的影响。目前,加密货币空间中大部分单因素预测分数未能纳入宏观因素。

8)过去并不是未来的反映:在诸如加密货币这样的非理性市场中,试图根据过去的行为来预测未来被证明是一种令人沮丧的经历。在一个新兴的市场中,许多条件在过去没有任何基本的线性模型。

9)无免费午餐定理:要素投资的一个经典理论告诉我们,在很长一段时间内,由多种因素组成的投资组合往往会胜过单个因素中的最佳组合。这就是众所周知的无免费午餐定理,它仍然是反对单分数模型的有力论据。

10)伯克森悖论:伯克森悖论是统计学中一个著名的现象,它描述了这样一种情形:当两个自变量之间没有关联时,我们会去寻找它们之间的关联。在加密货币领域有大量的伯克森悖论的例子,其形式是把社会情绪或开发者活动与加密货币资产的价格联系起来。

这些是我最喜欢的一些论证,它们说明了“分数到价格的相关性谬论”。单一度量模型在特定的、短期的市场条件下当然是有效的,但是它们不能作为像加密货币这样的新兴的、不合理的资产类别的长期预测器。下次有人试图向你推销一个单一的分数作为加密货币市场的预测时,请考虑上述所进行的解释!
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