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撰文： 詹涓

过去这几天，我们集体见证过加密货币市场的大规模崩溃。怀疑者们在开怀大笑，交易者在火线撤离，甚至连一心要死守的狂热分子也在扼腕悲叹。看看你手头的市场行情软件吧，看看一片「跌跌跌」的场景。

然后，我们有看到了整个市场整体反弹，一片上涨。

面对行情工具上加密货币一片片同时上涨或下跌的现状，你是否思考过这个问题：

为什么加密货币市场上总是代币共同涨跌？这是因为所有的加密货币都与市场大势关联吗？

有没有哪种代币能抵抗较大的市场波动？

Coinmarketcap.com 上呈现的加密货币一片下跌的情景

一家总部位于加拿大的加密货币人工智投初创公司 Hodlbot 最近研究了这个话题，其创始人 Anthony Xie 专门撰写了文章，阐述了他的一些发现：

市值排名前 200 位的代币确实都呈现出一损俱损、成片下跌的态势，他们大部分的走势都与 BTC 相关。

并且，尽管 BTC 的统治地位下降，市值占加密货币整体市值的比例在下降，但是 BTC 价格和整体市场之间的相关性并没有随之降低。

这个研究通过历史走势，确认了大家心中「感觉」或「猜测」的一些规律，确实是事实。认清这个结论和事实，对于对投资者根据市场大势调整自己的投资策略很有意义。

链闻特把 Anthony Xie 的研究过程及结论翻译成中文，让读者了解市场大势与单个代币之间的相关性，从而更好的投资。

该研究关注哪些问题？

Hodlbot 的 Anthony Xie 通过研究，回答了下面这几个非常具有代表性的问题：

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有多少代币与整体市场密切相关？

有多少代币与比特币密切相关？

哪些是与整体市场最不相关的代币？

哪些是与比特币最不相关的代币？

市值最高的 20 个代币间如何相互关联？

哪些问题是你最关注的呢？如果有，不妨仔细听听他的研究方式和结果。

数据从哪里来？

Anthony Xie 分析了 Coinmarketcap 上，从 2016 年 6 月 22 日到 2018 年 6 月 20 日的这两年的相关历史数据。

之所以选择 Coinmarketcap 上的数据，是因为交易所之间可能存在相当大的价差，而 Coinmarketcap 是通过对每个交易所的所有价格进行加权平均后得出价格。

不过，通过 Coinmarketcap 并不能获取历史数据，该网站有当前数据的 API，但没有历史数据。

幸运的是，已经有人为此做了抓取器。可以使用 coinmarketcappy 获取总市值的历史数据，还可以使用 cryptomarketcap-historical-prices 获取单个代币的历史数据。

研究的标准和重点是什么？

该研究只关注了市值排名前 200 位的代币。Anthony Xie 表示，他想把重点放在大中型市值的代币上，因为这些代币的交易量更大、流动性也更强，研究他们更有意义和具有代表性。

到底发现了什么？

问题一： 有多少代币与市场密切相关？

如何计算 BTC 和市场之间相关性？ Anthony Xie 和他的团队不想重复计算 BTC 的市值，所以先从加密货币总市值中扣除了 BTC 的市值。

剩余市值 = 总市值 - 单个市值

获得了 BTC 市值和整体市场的数据之后，可以依此计算出整个时间段内两者之间的「皮尔逊相关系数」。

在统计学中，皮尔逊相关系数用于度量两个变量之间的相关性，其值介于 -1 与 1 之间。如果系数的值为 0，意味着两个变量之间没有线性关系。

相关系数为 +1 意味着一对组合总是朝着相同的方向移动。相反，相关系数为 -1 意味着这对组合将始终朝相反的方向移动。

以下是 BTC 和整体市场之间的相关积矩：0.92 为 BTC 和整体市场走势之间的相关系数。

Anthony Xie 和他的团队继续对市值前 200 位的代币，重复了该过程，然后根据所有的相关系数绘制出密度图：

密度函数曲线下的面积代表在 x 值范围内获得值的概率。如果特定区域的宽度很小，那么在不违反任何概率规则的情况下，高度可以高于 1。即 4*0.01 仅为 4％。

略看一眼便可知，该密度图显示，在前 200 位的代币中，大多数与市场高度相关。

具体而言：

前 200 位代币中，有 75％ 的相关系数为 0.67 或更高。

前 200 位代币中，有 50％ 的相关系数达到 0.80 或更高。

这些数字表明回答了第一个问题：有多少代币与市场密切相关？

答案是：大部分代币都是跟随市场大势而波动的。当市场上涨时，大多数代币也可能随之上涨。当市场下跌时，它们必然会跟随这一趋势。

问题二：有多少代币与比特币密切相关？

比特币一直是加密货币之王，虽然它所处的市场主导地位不再如往昔一般，但很多人都觉得大多数加密货币遵循着 BTC 的价格走势。该研究则可用于检验这种印象是否属实。

还是采用同样的方法，先来看看以太坊的一个例子。获得了 BTC 和 ETH 市值的历史数据，就可以计算整个时间段内两种代币的相关性。

我们计算得出：0.87 为 BTC 和 ETH 之间的相关性系数。

0.87 为 BTC 和 ETH 之间的相关性系数

在按市值一一运算了市值最大的 200 位代币与 BTC 的相关性系数后，可以得出以下的密度图：

密度函数曲线下的面积表示在 x 值范围内获得值的概率。如果特定部分的宽度很小，那么在不违反任何概率规则的情况下，高度可以高于 1。即 4*0.01 仅为 4％。

依此，可以得出这样的结论：

大多数代币与 BTC 相关的观点是成立的。市值排名前 200 位的大部分代币都与 BTC 相关。

前 200 位代币中，有 75％ 的相关系数为 0.44 或更高。

前 200 位代币中，有 50％ 的相关系数达到 0.67 或更高。

然而，前 200 位代币和 BTC 之间的相关性看来要弱于前 200 位代币和整体市场之间的相关性。

Anthony Xie 认为这个发现很有意思：

「我最初的想法是，随着 BTC 的统治地位下降，我们会看到 BTC 和整体市场之间的相关性随之降低。奇怪的是情况并非如此。当比特币占总市值的百分比在 2017 年初下降时，BTC 和整体市场之间的关联并未随之下降。」

120 的滚动窗口意味着在任何给定的日期，相关系数是以最近 120 天的数据计算。滚动窗口用于平滑波动性，以使图表呈现更清晰。

问题三：市值排名前 200 位的代币中，哪些与整体市场的相关性最小？

可以简单地通过先前按升序计算的相关性来获取这些数据。

与整体市场相关性最低的前 20 种代币

从中可以看出，与整体市场呈负相关的代币极少。不过看到 MakerDAO 的 Dai 位列榜首，并不让人意外。毕竟 Dai 是稳定币，其职责就是不随市场波动而波动。

问题四：市值排名前 200 位的代币中，哪些与比特币的相关性最小？

与 BTC 相关性最低的前 20 种代币

同样的，有少数几种代币与 BTC 负相关。有趣的是，比特币现金和比特币的其他分叉，在这个列表中排名并不高。

问题五：市值排名前 20 位的代币间，如何相互关联？

现代投资组合理论之父哈里·马科维茨 Harry Markowitz 认为，在衡量风险时，最重要的因素是考察资产对投资组合整体风险的贡献，而不是单一资产的风险。

这意味着通过在投资组合中纳入相关性较低或负相关的资产，可以降低整体差异，从而降低投资组合风险。

在前 20 位的代币中，确实有部分在彼此间相关性较低，例如 BTC ＆ Vechain， Dash ＆ Vechain，以太坊经典 ＆ NEM。

如果把相关性较低的代币纳入投资组合，提升多样性，可以显著降低风险。

皮尔逊相关系数的局限性

尽管 Hodlbot 团队的研究回答了上述这些问题，但 Anthony Xie 还是不忘强调，皮尔逊相关系数这种研究方法有一定局限性。

皮尔逊的相关系数是在假设线性关系

线性关系易于理解也易于建模。但是，两种资产之间的许多关系是非线性的。它可以是多项式、指数等。在这些情况下，皮尔逊的相关系数简化了这种关系，而且这种简化是多余的。

相关性随时间而变化

皮尔逊相关系数在整个时间段内以单个数字来呈现，没有将随着时间而出现的变化考虑在内。

以上图表可以作为相关性随时间变化的示例。某些事情在过去存在某种关联，并不意味着这种关联将会持续下去。许多代币的 30 天滚动关联就像图表中反映的那样，会出现一系列的高低起伏。

Anthony Xie 表示：「这意味着我们的行业仍处在早期，加密货币之间的流动性尚未解决。因此，尽管查看这些数据很有意思，并且能让我们更清晰地了解过去，但在朝着未来迈进时，并不能尽信数据。」

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