暗号通貨リバランス戦略の最良のしきい値

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この研究は、暗号通貨ポートフォリオのしきい値ベースのリバランスの最初の主要な分析として機能します。この調査の目的は、しきい値のリバランスの過去のパフォーマンスを正確に説明するだけでなく、その結果を単純なバイアンドホールド戦略および定期的なリバランスの結果と比較することです。ポートフォリオ管理アプリケーションでのしきい値のリバランスのサポートに関する最近の発表により、この戦略を長期間にわたって実行することの歴史的な影響を完全に理解することが適切です。.

しきい値のリバランスがどのように機能するかを理解するための基礎を提供するために、戦略とそれがShrimpyでどのように実装されているかを説明する簡単な説明記事を公開しました。続行する前に、少なくともここでその記事をざっと読むことをお勧めします。

しきい値のリバランス-暗号通貨ポートフォリオ管理の進化

しきい値ベースのリバランスがどのように機能するかについての一般的な理解ができたので、ポートフォリオ戦略に関してリリースするすべての調査を最新の状態に保ちます。 Telegramグループに参加する.

定期的なリバランスのパフォーマンスを評価した過去の研究は、私たちのブログで見つけることができます ここに.

前書き

データを取得する前に、この調査がどのように設定されたかについて説明しましょう。調査の実施方法をしっかりと理解していなければ、結果の正確さに頼ることはできません。.

データ & 貿易計算

この調査のデータは、 Bittrex サードパーティサービスを介した暗号通貨交換 CoinAPI. CoinAPIは、すべての主要な暗号通貨取引所でオーダーブックデータを収集およびアーカイブするデータプロバイダーです。開発者はデータAPIを使用して、バックテスト、市場分析、さらにはリアルタイムの価格データのためにこのデータにアクセスできます。私たちのチームは、CoinAPIから各履歴注文書のスナップショットを収集しました。 正確なビッドアスク 価格データ。これにより、取引を計算するときに、シミュレートされたリバランスが可能な限り正確になります。.

注意:バックテストを実行するときは、正確なビッドアスクデータのみを使用する必要があります。 CoinMarketCapまたは他の同様のサービスからの集計データを使用すると、計算が非常に不正確になります。エビの研究は、そのようなデータの使用によって妥協されたことはありません.

この研究のデータは 2017年3月15日 まで延長します 2019年6月20日. これには、完全な市場サイクルを強調するために、2017年の強気相場と2018年の弱気相場の両方が含まれます.

シミュレートされた各リバランス中に、トレードは各トレードをルーティングすることによって計算されます BTC. これらのシミュレートされた取引のそれぞれは .25%の取引手数料を含む これはBittrexの標準です。つまり、ポートフォリオがETH用のLTCを販売している場合、バックテストは、LTCからBTCへの取引とBTCからETHへの取引の2つの取引をシミュレートします。これらの取引は両方とも、0.25%の取引手数料が発生します。この例では、Bittrexには直接ETH-LTC市場があることに注意してください。簡単にするために、バックテストではこれらの最適化は考慮されません。.

リバランスを実行する方法については、より高度なアルゴリズムを利用できます。前回の記事では、より複雑なアルゴリズムについて説明しました。あなたはここでこの記事を見つけることができます:

暗号通貨のポートフォリオリバランスアルゴリズム(パートI)

しきい値

この調査で使用されたしきい値は、 1%から50%. 最初の1%のしきい値の後、バックテストは5%の増分ごとに評価しました。そのため、5%、10%、15%などを50%まで評価します。これにより、トレンドを特定することを期待して評価するための幅広いしきい値が提供されました。.

しきい値のリバランスは、偏差バンド(別名「しきい値」)を使用する戦略です。現在の配分がこの資産の逸脱範囲外になるように、個々の資産が目標配分から逸脱すると、ポートフォリオ全体が再調整されます。これは、 シングル 資産がしきい値を超えると、すべての資産が再調整されます.

この調査では、各資産が示す偏差を1時間ごとの目標配分と比較します。つまり、1時間に1回、データが評価され、しきい値を超えたかどうかが判断されます。しきい値を超えると、リバランスがトリガーされます。したがって、 最大リバランス頻度 取得できるのは1時間ごとのリバランスです.

ポートフォリオサイズ & 資産の選択

ポートフォリオ構築プロセス中、各ポートフォリオは 10個のアセットを割り当てました. これらの10個の資産は、2017年3月15日から2019年6月20日までの期間に利用可能な資産からランダムに選択されます。つまり、資産が全期間を通じて利用できなかった場合、その資産はこの調査に含まれません。.

以下の資産は、この調査に含まれた資産です。

ABY、AEON、AMP、ARDR、BAY、BITB、BLK、BLOCK、BTC、BTS、BURST、CLOAK、CRW、CURE、DASH、DCR、DGB、DGD、DMD、DOGE、EMC、EMC2、ETC、ETH、EXCL、 EXP、FCT、FLDC、FLO、FTC、GAME、GEO、GRC、GRS、IOC、ION、IOP、KMD、KORE、LBC、LSK、LTC、MAID、MEME、MONA、MUE、NAV、NEOS、NLG、NXS、 NXT、OK、PINK、PIVX、POT、PPC、QWARK、RADS、RDD、REP、SBD、SHIFT、SIB、SLR、SLS、SPHR、STEEM、STRAT、SWT、SYNX、SYS、TX、UBQ、VIA、VRC、 VTC、WAVES、XDN、XEM、XLM、XMR、XRP、XST、XVG、XWC、XZC、ZCL、ZEC.

私たちのチームは、ポートフォリオの多様性がパフォーマンスに与える影響に魅了されてきました。このトピックに関する完全な調査については、こちらの以前の調査をご覧ください。

多様化する暗号ユーザーはより良いパフォーマンスを発揮します

バックテスト

各パーセントしきい値を分析するために、私たちの調査では、 1,000回のバックテスト. 結果は、各しきい値でのヒストグラムであり、視覚的および分析的に調査できる分布を提供します。合計で 15,000回のバックテスト この研究のために実行されました.

各バックテストの開始時に、ポートフォリオは次のようにシードされました 5,000ドルの初期資本 これは、ポートフォリオを構築し、バックテスト全体でリバランスするために使用されました。簡単にするために、ポートフォリオはとして割り当てられました 均等に分散されたポートフォリオ. つまり、10の資産のそれぞれに、ポートフォリオで正確に10%のウェイトが与えられました。.

さまざまな分布がパフォーマンスにどのように影響するかについて詳しく知りたい場合は、このトピックに関する調査をここに公開しました。

暗号通貨のリバランスのための資産配分の最適化

パフォーマンスの計算

結局のところ、人々が理解できる方法でパフォーマンスを計算しなければ、これは問題になりません。.

各バックテストの終了時に、結果はポートフォリオの価値である1ドルの金額になります。この値は、リバランスされたバックテストとHODL戦略を使用したバックテストの両方で受信されます。結果の2つの値は、パフォーマンスを計算するために次の方法で相互に比較されます。

パフォーマンス=((R-H)/ H)x 100

どこ,

  • R リバランスされたポートフォリオの価値です.

  • H HODLedポートフォリオの価値です.

  • 結果は 100を掛ける 小数からパーセントに変換する.

結果

以下の結果は、過去にリバランスされたポートフォリオとHODLされたポートフォリオのパフォーマンスの違いを評価するために、15,000回のバックテストをカバーします。最後に追加のリソースとして、これらの結果は、しきい値のリバランスの代わりに定期的なリバランス戦略を使用した結果と比較されます。.

各セクションでは、分布の4つの主要な属性を評価します。これらの属性は次のとおりです。

  • 一次パフォーマンス分布:バックテストの大部分がパフォーマンス分布に含まれる範囲。この範囲は、範囲内に10を超えるバックテストがある最初のバケットを取得して計算し、バケット内のバックテストが10未満になるまですべてのバックテストを含めます。.

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:HODLingの代わりにしきい値ベースのリバランス戦略を使用してパフォーマンスが向上したポートフォリオの割合.

  • 平均パフォーマンスの向上:HODLingの代わりにしきい値リバランス戦略を使用したポートフォリオで観察された平均パーセントブースト.

  • パフォーマンス向上の中央値:HODLingの代わりにしきい値リバランス戦略を使用したポートフォリオで観察されたブースト率の中央値.

しきい値リバランスバックテスト

しきい値リバランスバックテストの結果.

1%のしきい値

図1:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-89.9%から337.3%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:76.6%

  • 平均パフォーマンスの向上:101%

  • パフォーマンス向上の中央値:84%

1%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:84%

5%のしきい値

図2:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-44.4%から663.9%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:93.6%

  • 平均パフォーマンスの向上:255%

  • パフォーマンス向上の中央値:216%

5%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:216%

10%のしきい値

図3:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-24.4%から762.7%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:98.3%

  • 平均パフォーマンスの向上:353%

  • パフォーマンス向上の中央値:298%

10%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:298%

15%のしきい値

図4:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-12.9%から810.1%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:98.6%

  • 平均パフォーマンスの向上:365%

  • パフォーマンス向上の中央値:305%

15%のしきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:305%

20%のしきい値

図5:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-20.3%から807.8%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:98.6%

  • 平均パフォーマンスの向上:350%

  • パフォーマンス向上の中央値:295%

20%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:295%

25%のしきい値

図6:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-51.8%から822.0%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:98.5%

  • 平均パフォーマンスの向上:353%

  • パフォーマンス向上の中央値:289%

25%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:289%

30%のしきい値

図7:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-58.2%から780.5%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:98.3%

  • 平均パフォーマンスの向上:328%

  • パフォーマンス向上の中央値:279%

30%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:279%

35%のしきい値

図8:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-49.5%から710.5%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:98.1%

  • 平均パフォーマンスの向上:322%

  • パフォーマンス向上の中央値:275%

35%のしきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:275%

40%のしきい値

図9:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-49.7%から746.6%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:97.7%

  • 平均パフォーマンスの向上:307%

  • パフォーマンス向上の中央値:268%

40%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:268%

45%のしきい値

図10:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-16.5%から637.0%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:98.8%

  • 平均パフォーマンスの向上:310%

  • パフォーマンス向上の中央値:274%

45%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:274%

50%のしきい値

図11:上記のヒストグラムは、しきい値のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-12.3%から710.8%

  • HODLを上回ったしきい値バックテストの割合:99.1%

  • 平均パフォーマンスの向上:316%

  • パフォーマンス向上の中央値:275%

50%しきい値中央値ポートフォリオパフォーマンス:275%

定期的

定期的なリバランスバックテストの結果.

次の定期的なリバランスバックテストは、しきい値リバランスバックテストと同じ履歴データセットに対して実行されました。唯一の違いは、採用された戦略です.

1時間

図12:上記のヒストグラムは、1時間ごとのリバランスとバイアンドホールド戦略のパフォーマンスの割合を比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-93.2%から336.3%

  • HODLを上回った定期的なリバランスバックテストの割合:75.3%

  • 平均パフォーマンスの向上:97%

  • パフォーマンス向上の中央値:72%

1時間の定期的なリバランスポートフォリオパフォーマンスの中央値:72%

1日

図13:上記のヒストグラムは、毎日のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-55.2%から517.7%

  • HODLを上回った定期的なリバランスバックテストの割合:95.1%

  • 平均パフォーマンスの向上:202%

  • パフォーマンス向上の中央値:166%

1日の定期的なリバランスポートフォリオパフォーマンスの中央値:166%

1週間

図14:上記のヒストグラムは、毎週のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-46.3%から382.9%

  • HODLを上回った定期的なリバランスバックテストの割合:94.9%

  • 平均パフォーマンスの向上:152%

  • パフォーマンス向上の中央値:131%

1週間の定期的なリバランスポートフォリオパフォーマンスの中央値:131%

1ヶ月

図15:上記のヒストグラムは、毎月のリバランスのパフォーマンスの割合をバイアンドホールド戦略と比較しています。 x軸は、各バックテストのバイアンドホールドに対するパフォーマンスの向上を表します。 y軸は、x軸の各パフォーマンス範囲に該当するバックテストの数です。したがって、このヒストグラムを作成するプロセスは次のとおりです。バックテストが完了すると、「パフォーマンス計算」というタイトルのセクションで概説した方法を使用して、リバランスポートフォリオのポートフォリオ値がHODLポートフォリオのポートフォリオ値と比較されます。この比較から、HODLよりもどれだけ良いまたは悪いリバランスが実行されたかを表すパーセントを受け取ります。このパーセントに基づいて、対応するパフォーマンス範囲に該当するバックテストの数のカウントをインクリメントします.

  • 一次パフォーマンス分布:-63.5%から368.4%

  • HODLを上回った定期的なリバランスバックテストの割合:92.3%

  • 平均パフォーマンスの向上:193%

  • パフォーマンス向上の中央値:121%

1か月の定期的なリバランスポートフォリオパフォーマンスの中央値:121%

概要概要

これらの結果を組み合わせて、しきい値を上げると、しきい値のリバランスパフォーマンスの中央値の全体像を描くいくつかの簡単なグラフを生成できます。.

バックテスト全体でパフォーマンスの中央値を使用する理由は、これが外れ値の影響を減らすのに役立つためです。その結果、ポートフォリオの50%が中央値よりもパフォーマンスが高く、50%がパフォーマンスが悪いという値に到達しました。.

図16:上のグラフは、対応する各パーセントしきい値でのしきい値リバランスのパフォーマンスの中央値をグラフ化したものです。.

上のグラフは、ポートフォリオの中央値のパフォーマンスがしきい値パーセントに基づいてどのように増減するかを示しています。 1%のしきい値から始めて、パフォーマンスの中央値が84%と最も低くなっています。 15%のしきい値に達するまでしきい値の割合を増やすと、これは急速に上昇します。この時点で、パフォーマンスの中央値は305%でピークに達します.

しきい値を15%を超えて増やし続けても、パフォーマンスはさらに向上しません。代わりに、約275%で安定するまで、パフォーマンスのわずかな低下が見られます。これらのポイントを別の方法で要約すると、調査された各しきい値のパフォーマンスを一覧表示できます。便宜上、同じシミュレーション期間にわたって行われた期間ベースのリバランスバックテストの結果との比較も含まれています。.

図17:上のグラフは、対応するパーセントしきい値のそれぞれでのしきい値リバランスのパフォーマンスの中央値を示しています。.

図18:上のグラフは、対応する各リバランス期間での定期的なリバランスのパフォーマンスの中央値をグラフ化したものです.

定期的なリバランス戦略の結果は、このデータセットと交換の1日のリバランス期間でピークパフォーマンスが得られたことを示しています。両方の戦略の場合、高周波リバランスをもたらす戦略を利用したときに最低のパフォーマンスが得られました.

注:このデータはBittrexに固有のものです。この調査では、高頻度のリバランスによってパフォーマンスが低下することがわかりましたが、Binanceデータを評価した過去の調査では、流動性が高く低料金の交換で頻繁にリバランスを実行すると、パフォーマンスが向上する可能性があります。あなたは研究を見つけることができます ここに.

しきい値のリバランスが定期的なリバランスを上回る原因となる可能性のある要因は多数あります。これらの理由の中で最も明白なのは、しきい値のリバランスが採用する「ニーズベース」のトリガーです。基本的に、ポートフォリオの状態に関係なく、常にリバランスするのではなく、しきい値のリバランスは、市場の動きによってポートフォリオが不整合になった場合にのみリバランスします。ポートフォリオが目標配分と一致している場合、リバランスは試行されません。これにより、長期的には取引手数料を節約できます.

手数料の節約に加えて、しきい値のリバランスにより、ポートフォリオは市場の急上昇をより正確に捉えることができます。大きなボラティリティの瞬間がある場合、定期的なリバランスは次のリバランス期間まで変更を無視します。一方、しきい値のリバランスでは、このボラティリティを使用して、スパイクがしきい値を超えたときにリバランスするという利点があります。.

これらの2つの主要な側面により、しきい値のリバランスにより、コストを削減し、長期間にわたって収益を増やすことができます。.

結論

結果は、しきい値のリバランスがHODLポートフォリオと定期的なリバランス戦略を利用したポートフォリオの両方を上回っていることを明確に示しています。期間ベースのリバランスは、1日のリバランス期間でバイアンドホールドよりも166%増加してピークに達しましたが、しきい値ベースのリバランスは、15%のしきい値でバイアンドホールドよりもパフォーマンスが305%増加してピークに達しました。.

その他の興味深い項目は次のとおりです。

  • 15%のしきい値ベースのリバランスでは、パフォーマンス結果の分布が最大になりました.

  • 50%のしきい値では、ポートフォリオの最高パーセントがHODLよりもパフォーマンスが高く99.1%でした。.

  • 1時間のリバランスでは、ポートフォリオの割合が最も低く、HODLを75.3%上回っていました。.

15%のしきい値リバランスはHODLを305%上回りました.

エビとのしきい値のリバランス

結果は出ており、しきい値のリバランスは競争を吹き飛ばしました。この戦略を自分で実装することは可能ですが, エビ この戦略全体を5分未満で自動化できます。 Exchangeアカウントを主要な取引所にリンクし、ポートフォリオを選択して、この強力なリバランス戦略を活用し始めます.

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