암호 화폐 포트폴리오 재조정 빈도 [2020 년 업데이트]

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이 연구의 목적은 전략으로서의 재조정이 간단한 매수 및 보유 전략에 어떻게 누적되는지에 대한 공정한 그림을 그리는 것입니다. 이 비교를 위해 우리는이 연구를 어떻게 설계할지 신중하게 생각했습니다. 데이터, 변수 및 백 테스팅으로 정확한지 확인.

백 테스팅의 개념에 익숙하지 않은 경우 전략 백 테스팅에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 여기 또는 우리의 적극적인 참여 전보 커뮤니티 항상 백 테스팅의 세부 사항을 논의 할 준비가되어 있습니다..

거래 & 데이터

전체 1 년의 시장 데이터가 거래소에서 수집되었습니다. 이 데이터는 재조정이 수행되었을 정확한 시간에 각 거래의 비용을 평가하는 데 사용되었습니다. 거래 수수료를 정확하게 계산하기 위해, Bittrex의 표준 인 .25 % 수수료 이 연구를 작성할 당시.

LTC에서 SNT 로의 거래는 LTC에서 BTC로 그리고 BTC에서 SNT로 거래됩니다. 이 경우 두 거래 모두 .25 % 수수료가 발생합니다 (거래소에서 거래 할 때처럼). 이를 통해 성능 재조정을 위해 가능한 가장 정확한 모델을 만들 수 있습니다..

재조정 기간

이 연구에 필요한 첫 번째 변수는 재조정 기간입니다. 재조정 기간은 각 재조정 사이의 특정 시간입니다. 전통적인 금융 공간에서이 기간은 일반적으로 다소 길다. 예를 들면, Investopedia의이 기사 월별 또는 분기 별 재조정을 제안합니다. 그러나 암호 화폐 시장은 훨씬 더 변동성이 높고 더 빈번한 재조정이 필요할 수 있습니다. 따라서 1 시간 또는 1 일의 재조정 기간이 바람직 할 수도 있습니다. 1 일 재조정 기간은 매일 동시에 재조정됩니다. 이 값을 변경하는 목적은 재조정 빈도가 포트폴리오의 성과에 영향을 미치는지 확인하는 것입니다. 이 연구에서는 1 시간, 1 일, 1 주 및 1 개월의 재조정 기간을 선택했습니다.. 암호 화폐 재조정에 대해 자세히 알아보기.

포트폴리오 크기

이 연구를 위해 조사하기로 결정한 두 번째 변수는 포트폴리오의 자산 수였습니다. 가설은 포트폴리오의 자산 수가 성과에 큰 영향을 미친다는 것입니다. 이 가설은 자산 크기의 5 개 그룹으로 테스트됩니다. 2는 리 밸런싱과 HODLing을 비교할 때 차이를 생성하는 가장 적은 수의 자산이기 때문에 2 자산 포트폴리오로 시작했습니다. 그런 다음 각 포트폴리오 그룹의 자산 수로 2, 4, 6, 8 및 10을 얻기 위해 2를 늘 렸습니다.. 포트폴리오의 자산 수가 성과에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보십시오..

자산 선택

포트폴리오를 구성하는 과정에서 고려해야 할 자산을 결정하기 위해 다음과 같은 단면을 사용했습니다. Bittrex Poloniex. 즉, 1 년의 데이터가있는 Poloniex의 모든 자산을 가져와 1 년 간의 데이터가있는 Bittrex 자산 목록과 비교했습니다. 두 목록에있는 모든 자산은 선택 프로세스를 위해 풀에 포함되었습니다. 포트폴리오를 구성 할 때 자산을 풀에서 무작위로 선택하여 포트폴리오를 만듭니다..

우리의 연구는 자산을 무작위로 선택하지만 포트폴리오를 만들기위한 전략으로 권장하지 않습니다.. 강력한 포트폴리오를 성공적으로 구축하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오..

백 테스트

백 테스트는 거래소의 거래 및 주문 장 데이터를 사용하여 전략이 어떻게 수행되었는지 시뮬레이션 주어진 시간 동안. 이는 이러한 대규모 데이터 세트를 통해 전략을 실행하여 전략의 실행 가능성을 테스트하는 데 자주 사용됩니다. 이 연구에서 우리는 재조정 결과를 HODL의 결과와 비교하기 위해 백 테스트를 사용했습니다. 각 포트폴리오 크기 및 재조정 기간 쌍에 대해 실행 한 백 테스트의 수는 1000으로 설정되었습니다. 이는 명백한 추세를 생성하기에 충분히 큰 것으로 결정되었습니다.. 백 테스트에 대해 자세히 알아 보거나 직접 실행.

이제 연구가 어떻게 설정되었는지 알았으므로이 연구를 완료하는 데 사용한 전체 프로세스를 살펴 보겠습니다. 첫째, 재조정 기간을 1 시간으로 설정하고 자산 수를 2로 설정했습니다. 이는 포트폴리오에 2 개의 자산이 포함되고 매시간 1 회 재조정됨을 의미합니다. 다음으로 자산 풀에서 2 개의 자산이 무작위로 선택되었습니다. 중복이 없으면 백 테스트가 실행되었습니다. 완료되면 소프트웨어는 무작위로 2 개의 새 자산을 무작위로 선택하고 다른 백 테스트를 실행했습니다. 이 프로세스는 성공적으로 1,000 번의 백 테스트를 실행할 때까지 계속되었습니다. 완료되면 자산 수가 2 개에서 4 개로 증가하고 1,000 개 이상의 백 테스트가 실행되었습니다. 이 프로세스는 자산 수와 재조정 기간의 각 조합이 백 테스트 될 때까지 계속되었습니다..

공연

2 자산 포트폴리오

이 그룹은 두 자산을 포함하지만 재조정 기간에 따라 다른 포트폴리오의 성과를 비교합니다. 이 성능은 1 시간 (왼쪽 위 차트)에서 1 개월 (오른쪽 아래 차트)까지 다양합니다. 각 히스토그램에는 1,000 개의 백 테스트가 포함되어 있습니다. 여기서 x 축은 HODL보다 더 나은 퍼센트 이득입니다. y 축은 x 축에 정의 된 성능 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 재조정 기간이 1 시간이고 포트폴리오에 2 개의 자산이있는 백 테스트가 실행되었습니다. 백 테스트의 결과는 매수 및 보류보다 50 % 증가했습니다. 즉, 왼쪽 상단 차트에 1을 추가한다는 의미입니다. 범위가 44 및 67 인 x 축 버킷.이 프로세스는 1,000 개의 백 테스트가 실행될 때까지 반복됩니다.)

이는 두 개의 자산이 포함 된 포트폴리오에서 다양한 간격으로 재조정이 HODL을 능가하는 중앙값 백분율을 보여줍니다..

두 자산 포트폴리오는 포트폴리오에 대한 가장 간단한 옵션을 나타냅니다. 이 경우 암호 화폐는 재조정 할 때마다 단순히 서로주고받습니다. 이 히스토그램을 통해 재조정 기간이 짧을수록 성능이 더 크게 확산된다는 것을 알 수 있습니다. 재조정 기간이 짧을수록 특이 치가 훨씬 적고 결과는 지속적으로 더 높습니다. 재조정 기간이 증가하면 스프레드는 실제로 감소합니다. 이로 인해 결과의 분산은 줄어들지 만 특이 치의 준수율은 높아집니다. 이것은 더 높은 기간이 지속적으로 더 낮은 수익을 생성하지만 더 많은 산발적 인 이상 값을 생성 함을 의미합니다..

1 시간의 재조정 기간을 사용한 포트폴리오는 93 %의 가장 큰 차이로 매수 및 보유를 능가했습니다..

4 자산 포트폴리오

이 그룹은 4 개의 자산을 포함하지만 재조정 기간에 따라 다른 포트폴리오의 성과를 비교합니다. 이 성능은 1 시간 (왼쪽 위 차트)에서 1 개월 (오른쪽 아래 차트)까지 다양합니다. 각 히스토그램에는 1,000 개의 백 테스트가 포함되며, 여기서 x 축은 HODL에 대한 퍼센트 이득입니다. y 축은 x 축에 정의 된 성능 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 재조정 기간이 1 시간이고 포트폴리오에 4 개의 자산이있는 백 테스트가 실행되었습니다. 백 테스트의 결과는 매수 및 보류에 비해 50 % 증가했습니다. 즉, 왼쪽 상단 차트에 1을 추가한다는 의미입니다. 범위가 32 및 66 인 x 축 버킷.이 프로세스는 1,000 개의 백 테스트가 실행될 때까지 반복됩니다.)

이는 4 개의 자산이 포함 된 포트폴리오에서 다양한 간격으로 재조정이 HODL을 능가하는 중앙값 백분율을 보여줍니다..

2 개 자산 포트폴리오 연구의 추세를 계속해서 살펴보면 재조정 기간이 짧을수록 4 개 자산 포트폴리오의 성과에 더 큰 스프레드가 있음을 알 수 있습니다. 결과적으로 더 긴 재조정 기간보다 특이 치가 적고 중앙값 성능이 상당히 높아집니다. 또한 실적이 가장 우수한 포트폴리오는 모두 1 시간의 재조정 기간을 활용했습니다. 다른 재조정 기간의 이상 값을 포함하는 경우에도 마찬가지입니다..

1 시간의 기간은 매수 및 보유에 비해 177 %의 이득을 보이며 가장 잘 수행되었습니다..

6 자산 포트폴리오

이 그룹은 6 개의 자산을 포함하지만 재조정 기간에 따라 다른 포트폴리오의 성과를 비교합니다. 이 성능은 1 시간 (왼쪽 위 차트)에서 1 개월 (오른쪽 아래 차트)까지 다양합니다. 각 히스토그램에는 1,000 개의 백 테스트가 포함되며, 여기서 x 축은 HODL에 대한 퍼센트 이득입니다. y 축은 x 축에 정의 된 성능 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 1 시간의 재조정 기간과 포트폴리오의 6 개의 자산으로 백 테스트를 실행했습니다. 백 테스트의 결과는 매수 및 보류에 비해 50 % 증가했습니다. 즉, 왼쪽 상단 차트에 1을 추가한다는 의미입니다. 범위가 22와 55 인 x 축 버킷.이 프로세스는 1,000 개의 백 테스트가 실행될 때까지 반복됩니다.)

이는 6 개의 자산이 포함 된 포트폴리오에서 다양한 간격으로 재조정이 HODL을 능가하는 중앙값 백분율을 보여줍니다..

6 개 자산 포트폴리오 결과에서 2, 4 개 자산 포트폴리오에서 논의 된 추세가 계속되고 있음을 관찰합니다. 여기에는 더 짧은 재조정 기간에 대한 더 큰 스프레드와 더 짧은 재조정 기간에 더 높은 평균 성능이 포함됩니다. 이때 포트폴리오의 자산 수가 증가함에 따라 1 시간 재조정 기간과 1 개월 재조정 기간 사이에 스프레드가 증가한다는 결론을 내릴 수도 있습니다. 연구를 계속할 때이를 염두에 둘 수 있습니다..

6 개의 자산을 포함하고 재조정 기간이 1 시간 인 포트폴리오는 HODL을 203 % 초과했습니다..

8 자산 포트폴리오

이 그룹은 8 개의 자산을 포함하지만 재조정 기간에 따라 다른 포트폴리오의 성과를 비교합니다. 이 성능은 1 시간 (왼쪽 위 차트)에서 1 개월 (오른쪽 아래 차트)까지 다양합니다. 각 히스토그램에는 1,000 개의 백 테스트가 포함되며, 여기서 x 축은 HODL에 대한 퍼센트 이득입니다. y 축은 x 축에 정의 된 성능 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 1 시간의 재조정 기간과 포트폴리오의 8 개 자산으로 백 테스트가 실행되었습니다. 백 테스트의 결과는 매수 및 보류에 비해 50 % 증가했습니다. 즉, 왼쪽 상단 차트에 1을 추가한다는 의미입니다. 범위가 50과 80 인 x 축 버킷.이 프로세스는 1,000 번의 백 테스트가 실행될 때까지 반복됩니다.)

이는 8 개의 자산을 포함하는 포트폴리오에서 다양한 간격으로 재조정이 HODL을 능가하는 중앙값 백분율을 보여줍니다..

8 개 자산 포트폴리오 결과에서 2, 4, 6 개 자산 포트폴리오에서 논의 된 추세가 계속되는 것을 관찰합니다. 여기에는 더 짧은 재조정 기간에 더 큰 스프레드와 더 짧은 재조정 기간에 더 높은 평균 성능이 포함됩니다. 우리가 볼 수있는 것은이 연구에서 HODL보다 실적이 더 나쁜 결과를 포함하는 8 개의 자산 포트폴리오에 대한 히스토그램이 하나뿐이라는 것입니다. 1 개월 재조정 기간을 사용한 포트폴리오를 나타내는 오른쪽 하단 차트에서 볼 수 있습니다..

1 시간마다 재조정 된 중앙값 8 자산 포트폴리오는 HODL을 224 % 초과했습니다..

10 자산 포트폴리오

이 그룹은 10 개의 자산을 포함하지만 재조정 기간에 따라 다른 포트폴리오의 성과를 비교합니다. 이 성능은 1 시간 (왼쪽 위 차트)에서 1 개월 (오른쪽 아래 차트)까지 다양합니다. 각 히스토그램에는 1,000 개의 백 테스트가 포함되어 있습니다. 여기서 x 축은 HODL에 대한 백분율 이득입니다. y 축은 x 축에 정의 된 성능 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 1 시간의 재조정 기간과 포트폴리오의 10 개의 자산으로 백 테스트가 실행되었습니다. 백 테스트의 결과는 매수 및 보류에 비해 50 % 증가했습니다. 즉, 왼쪽 상단 차트에 1을 추가한다는 의미입니다. 범위가 44 및 72 인 x 축 버킷.이 프로세스는 1,000 개의 백 테스트가 실행될 때까지 반복됩니다.)

이는 10 개의 자산이 포함 된 포트폴리오에서 다양한 간격으로 재조정이 HODL을 능가하는 중앙값 비율을 보여줍니다..

10 개의 자산 포트폴리오 결과에서 2, 4, 6 및 8 자산 포트폴리오에서 논의 된 추세가 계속되는 것을 관찰합니다. 여기에는 더 짧은 재조정 기간에 더 큰 스프레드와 더 짧은 재조정 기간에 더 높은 평균 성능이 포함됩니다. 또한이 결과를 통해 4,000 개 중 10 개 포트폴리오 만 매달 1 번이라도 재조정했다면 HODL보다 실적이 더 나쁘다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 10 개의 자산을 무작위로 선택하고 한 달에 한 번 이상 균형을 재조정했다면 작년에 비해 99.75 %의 수익률이 매수 및 보류를 능가했을 것입니다. 정말 대단해요.

자산이 10 개이고 재조정 기간이 1 시간 인 포트폴리오의 중앙값은 HODL보다 234 % 우수했습니다..

완전한 비교

이제 모든 데이터를 얻었으므로 결과를 각 포트폴리오의 성과와 재조정 기간을 보여주는 4 x 5 그리드로 단순화 할 수 있습니다. 대부분의 그래프에서 상한이 하한보다 훨씬 높으므로 중앙값을 계산합니다. 이는 포트폴리오의 50 %가 중간 값 인 가치보다 높았고 포트폴리오의 50 %가 낮다는 것을 의미합니다. 따라서 포트폴리오를 만들 때 조사를 수행하지 않고 자산을 무작위로 선택하면 나열된 값보다 실적이 더 좋을 확률이 50 %가됩니다 (다시 한 번, 포트폴리오를 만들 때 실제로 무작위 선택 프로세스를 사용하지 마십시오)..

마지막으로, 아래 표시된 차트에서 나열된 값은 매수 및 보유 대비 이익률입니다. 10 % 값은 재조정이 10 % 수행되었음을 의미합니다. 보다 나은 HODL보다. 10 %의 값 하지 않습니다 포트폴리오 가치가 10 % 만 증가했음을 의미합니다. 예를 들어, HODL 포트폴리오의 가치가 백 테스트 기간 동안 150 % 상승한 경우 HODL 대비 10 % 증가는 이미 경험 한 150 % 수익보다 10 % 더 높습니다..

중앙값 성능은 자산 수가 많을수록 재조정 기간이 길수록 재조정에 대한 가장 큰 이득을 나타냅니다. 각 값은 매수 및 보유에 대한 비율 증가를 나타냅니다. 즉, 18이라는 값은 해당 그룹의 중앙값이 매수 및 보유보다 18 % 더 나은 성과를 보였음을 의미합니다. 이는 절대 최악의 경우라도 세금을 고려한 후에도 by and hold보다 실적이 더 우수하다는 것을 보여줍니다..

이 그리드에서 두 가지 주요 결론을 도출 할 수 있습니다. 첫째, 재조정 기간과 성능간에 명백한 상관 관계가 있습니다. 재조정 기간이 짧아 질수록 포트폴리오의 성능이 향상됩니다. 우리가 볼 수있는 두 번째 상관 관계는 자산 수와 성능 사이입니다. 포트폴리오의 자산 수가 증가하면 성능이 향상됩니다. 따라서 가장 실적이 좋은 포트폴리오는 재조정 기간이 짧고 자산이 많은 포트폴리오였습니다..

전체 비교를 마무리하기 위해 모든 백 테스트를 결합하여 전체 비교를 만듭니다..

모든 포트폴리오 및 재조정 기간에 대한 모든 백 테스트를 결합하면 재조정과 HODL을 비교하는 완전한 그림이 생성됩니다. 전체 성능 중앙값은 64 %입니다. 즉, 2에서 10 사이의 포트폴리오 크기를 무작위로 선택하고 1 시간에서 1 개월 사이의 재조정 기간을 무작위로 선택하고 포트폴리오에서 자산을 무작위로 선택하면 50 %의 성과를 올릴 가능성이 있습니다. 유일한 차이가 재조정이라면 매수 앤 홀드보다.

결과는 모든 포트폴리오 크기, 재조정 기간 및 코인 선택에서 평균 64 %의 성능 향상을 보여줍니다..

세금 관련 (미국 특정)

최신 뉴스에 따르면 암호 화폐 거래는 자산이 1 년 미만 동안 보유 된 경우 현재 소득 계층의 ​​비율로 단기 자본 이득으로 과세됩니다. 자산을 1 년 이상 보유하면 장기 자본 이득에 대해 할인 된 세금이 부과됩니다. 세금에 대한 오해가 많기 때문에 여기에서 몇 가지 의미를 분석하려고합니다. 모든 계산은 $ 120,000의 개인 소득을 기준으로합니다..

120,000 달러를 버는 개인은 미국 소득의 상위 10 %에 속합니다. 그들은 또한 24 %의 연방 소득세 범위에 속합니다. 즉, 단기 자본 이득은 개인 소득세와 동일한 24 %로 과세됩니다. 120,000 달러를 버는 동일한 개인은 15 %의 장기 자본 이득을 지불합니다..

장기 자본 이득과 단기 자본 이득 사이에 세금에 9 % 차이가 있음을 금방 알 수 있습니다. 이 차이를 재조정을 통해 관찰 된 수익의 64 % 향상과 비교할 수 있습니다. 우리가 보는 것은 빈번한 거래의 세금 영향을 고려한 후에도 재조정이 HODL을 크게 능가한다는 것입니다. 사실로, 작년에 재조정 된 모든 포트폴리오의 92 %가 세금 후 HODL을 능가합니다..

그러나 그것이 전체 이야기는 아닙니다. 재조정은 주어진 시간에 포트폴리오의 일부만 거래합니다. 이는 재조정을 사용하는 포트폴리오의 일부가 1 년 말까지 거래되지 않았 음을 의미합니다. 이러한 손대지 않은 부분은 장기 자본 이득으로 과세 될 수 있으며 재조정의 결과로 발생하는 전체 세금을 줄일 수 있습니다. 이 금액은 지난 몇 년간 모든 암호 화폐 간의 변동성 차이를 조사하여 정량화 할 수 있습니다. 이것은 일반적으로 장기 자본 이득으로 간주되는 포트폴리오의 비율에 대한 아이디어를 제공합니다. 적절한 시뮬레이션에는 신중한 설계가 필요하므로이 분석을 다른 게시물을 위해 저장합니다..

결론

이 연구에서 얻을 수있는 두 가지 주요 관계가 있습니다. 첫 번째 관계는 자산 수를 늘리면 포트폴리오의 성능이 향상된다는 것입니다. 두 번째 관계는 재조정 기간 (재조정 빈도 증가)을 줄이면 포트폴리오의 성능이 향상된다는 것입니다. 따라서 이상적인 포트폴리오는 자주 재조정되었으며 수많은 자산을 포함하고 있습니다..

이 모든 포트폴리오는 완전히 무작위로 선택되었음을 기억해야합니다. 포트폴리오에 통합되어야하는 자산을 결정할 때 조사 또는 제거 프로세스가 없었습니다. 유망한 자산을 적극적으로 조사하고 선택하는 개인에게는 상당한 개선 잠재력이 있습니다..

재조정은 HODL을 64 %의 중앙값으로 이겼습니다. 세후 가능한 모든 암호 화폐 포트폴리오의 92 %를 차지했습니다..

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