加密货币投资: 动量策略—好的选择是获利成功的一半

上次我们提到动量策略的大纲,最后我们丢出了绩效回测图,这次我们就来详细解释一下,这个策略是怎么进行的吧!

第一步骤:先建立一个加密货币的母体List

这个List 的目的是要拿来筛选你当下要投资的加密货币,所以如何挑选这里面的成分货币是一件很重要的事情。

如果你里面选的都是很有成长潜力的加密货币,可以说后来的策略很多都是事半功倍,但如果你选的都是一些垃圾,那其实也就不用玩了。

目前相对于股票市场,加密货币的好标的其实相对是少的,应该说很有潜力的很多,相对的风险也是大的,如果你用一些网站去看目前市值前十大的加密货币,你会发现,大部分的市值其实比一些新创公司还要来得更少。

这也就是为什么加密货币的投资被很多人诟病的原因,所以我们在加密货币的投资一定要更加小心。

关于这个要不要投资以及我是用什么角度来看加密货币的投资,未来可以来写一篇论述我的看法,目前来说就先专心在怎么选标的,在这边我会分享三个我常用的做法给大家参考看看

第一个方向:就是先抄作业XD

在股票市场有很多ETF,不管是大全职权市场的、特定目的的、被动型追踪指数的、主动型的,都可以成为你选择标的的参考。

这也是一个不错的策略,因为这些公司之所以会选择这些标的,也就是他们可以先帮你筛选他们选过的虽然不一定会涨,但相对来说,因为他们很多都有管道、筛选过的,相对都是比较安全的标的,比较少雷包,这并不是要跟单的意思,大机构也有可能会看错,只是给我们一个参考的指标,让我们缩小搜寻的范围。

第二个方向:市值

如果我们把发行一个货币当作一个自有经济体来看,市值即是代表这个经济体在世人的价值认为多少,越大的市值,就可能代表他是越强的经济体,也代表大家愿意花这个钱去买这个币,如果这个经济体持续成长,大家愿意用更高的价格去买这个币的可能性当然也就越高。

第三个方向:成交量

如果你买的币是很多成交量的,代表他的流通性是高的,对你在买卖有很益处,也可以避免滑价跟溢价的程度,然后高度的成交量也可以避免你在买卖的时候,很难脱出的状况。

当我们在使用这套策略在美股市场时候, 我们通常可以用市场指数的成分股来当母体,像是S&P500 、 NASDAQ100 的成分股来进行参考,但在加密货币目前较少这样的标的,不过你还是可以去参考一下。这边我就不做任何的广告,有兴趣的朋友应该可以自己在GOOGLE搜寻到一些结果。

当我们找到某些指数之后,我们可以去观察他的成分股,然后先了解他的公司是在做什么,然后看我们比较看重市值或是成交量,再根据这些指标的大小进行挑选,但要记住成交量是会变动的,要记得做一些调整,看是要一段时间平均还是看要怎么筛选,都可以,到目前为止我们就已经有了一个母体的清单了,接下来我们就可以根据这个母体的清单进行排序了。

第二步骤: 计算上涨动能跟排序

动能的定义有很多种,但以我自己目前来说我会把动能定为:

币收盘价以线性回归去逼近得到的斜率乘于coefficicent of determination的平方

在解释这个东西的意义之前有几件事情可能要说明一下:

  1. 任何市场指标所代表的都是过去到目前的状况,顶多就是反映当下的状况,如果你要拿这个指标去做买卖的判断,

他都是有机率性会失败的

2. 当你拿过去的资料算出来的东西去做决策,某一个程度上,你就是对未来的情势做了预测,妳希望未来的走势会如你​​的预测,如此你才能获利,但未来的事情变数实在太多,我们都有可能会看错。

因为这些原因,所以我们除了尽可能让这个计算的结果是对的之外,我们其实更要想好,如果我们的判断是错的话,应该要怎么办?

而遇到不如我们的预期时,我们的策略是什么?

这系列的文章,其实就是以动能『 本质上是价格』为基准,来探讨当动量进行变化的时候,我们需要采取如何的动作,但这些动作没有标准答案,甚至每个人可能都有不同的看法,我在这边也只是分享我的看法。

回到一开始的动能定义,我们先白话讲一下这边用的线性回归:

就是从一堆资料点中,找到一条直线让所有点对这条直线的距离为最短

我想这个在网路上可以找到很多资料,我就不重复正式定义了。

大概就会像是这样

基本上这个程式已经有很多软体跟Library都有支援了,其实就是用这些程式库就好了,如果你不会写程式的话,也可以用Excel,未来我会把我用的程式用open source的方式分享出来,应该会在下两章啦!希望XD

当我们去逼近这些点的时候,我们会得到一些值:

1. 斜率

2. 截距

3. 决定系数

斜率跟截距我想我就不用解释了,先带一下决定系数,他是表示资料点跟线的离散程度,也就是说,越大代表他越不听话,因为我们在市场上,所有的收盘都不是乖乖地慢慢上涨或下跌,突然的上涨跟下跌,会让我们的计算标准失准,因为我们需要一个有同样基准的Metric, 这样我们的排序才会是有意义的,所以我们需要这个东西,来做一个平衡。

这样我们的上涨动能更具代表性,因为不会因为一下子涨跌太多,让斜率受到很大的影响,接下来我们可以排序,将动能高的排在前面,动能低的排在后面,就完成了前面两个步骤了。

实际上的做法可以是将币的收盘价资料拉出来,取过去一段时间的收盘价,譬如:90天的收盘价,把X 轴当作是时间, Y 轴成为收盘价取对数,因为我们希望能够有一定的标准,而不是只有价格上涨或下跌,毕竟市值1300亿的币成长2% 跟100亿的币成长2%是不同意义的,取对数可以将价格变换到同一个基准空间,然后将X , Y 的参数使用线性回归去计算,即可得到上述的值。

至此,我们已经完成动能的计算,因为我们已经将价格转换到对数空间,其斜率所代表的是,这段时间平均的涨跌百分比,也就是说,排名越高的代表过去这段时间他的涨幅趋势是较明显的,而上一张说过,我们假设以前涨比较多的币,未来可能上涨的机会比较大,根据这个假设,我们就可以进行买进跟卖出。

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