암호화 포트폴리오 다양성이 성능에 얼마나 영향을 미칩니 까?

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최고의 성능에 오신 것을 환영합니다

다양성이 포트폴리오에 추가하는 가치?

이것이 우리가이 기사에서 다루고 자하는 핵심 질문입니다. 아무도 미래를 예측할 수는 없지만 과거를 들여다보고 추세를 조사 할 수 있습니다. 이를 통해 미래에 도전 할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다..

“역사를 배우지 않는자는 반복 할 운명”

이전 연구에서는 1 년의 HODLing과 1 년의 재조정 사이의 성능 차이를 조사했습니다. 이 분석에 대한 자세한 내용은 여기에서 읽을 수 있습니다.

재조정 vs. HODL : 기술적 분석

이 연구는 어떻게 다른가요??

포트폴리오의 다각화에 대한 논의가 많았지 만 다양한 포트폴리오에 대한 사례를 구성하는 작업은 거의 이루어지지 않았습니다. 우리는 이것이 시장에 대한 추가적인 기술적 분석을 촉발 할 수 있기를 바랍니다..

거래 & 데이터

수집 된 데이터?

거래소에서 정확히 1 년의 시장 데이터가 수집되었습니다. 데이터는 2017 년 5 월 4 일에 시작하여 2018 년 5 월 3 일에 종료됩니다.이 정확한 데이터는 거래 당시에 발생했을 거래를 평가하는 데 사용됩니다..

거래에 부과되는 수수료?

모든 거래에는 표준 0.25 % 수수료가 포함됩니다..

무역 경로는 무엇입니까?

모든 거래는 BTC를 중개자로 사용하여 이루어집니다. 즉, ETH에서 LTC로 거래가 발생하면 ETH가 먼저 BTC로 거래 된 다음 LTC로 거래됩니다. 이 경우 두 거래 모두 .25 % 거래 수수료가 발생합니다..

모든 데이터는 Shrimpy Historical Data API를 통해 사용할 수 있습니다..

재조정 기간

재조정이란??

재조정은 일정 기간 동안 실적이 좋은 코인에서 일부 가치를 가져와 실적이 더 나쁜 코인에 재분배하는 과정입니다. 최종 결과는 포트폴리오가 각 재조정 후 각 자산의 원하는 비율을 갖게됩니다. 따라서 포트폴리오에 ETH 50 % 및 BTC 50 % 할당이 필요한 경우를 예로 들어 보겠습니다. 시장이 움직일 때 각 보유 비율은 60 % ETH와 40 % BTC가 될 수 있습니다. 그런 다음 재조정이 발생하면 거래가 이루어 지므로 할당은 다시 한 번 50 % ETH 및 50 % BTC가됩니다..

재조정 기간이란??

가장 간단한 경우, 재조정은 지정된 간격으로 발생합니다. 각 재조정 사이의 특정 시간을 재조정 기간이라고합니다. 즉, 재조정 기간이 1 일이면 매일 같은 시간에 재조정이 이루어집니다. 이 연구에서는 1 시간에서 1 개월까지 다양한 재조정 기간을 조사합니다.. 암호 화폐 재조정에 대해 자세히 알아보기.

포트폴리오 크기

포트폴리오 규모를 변경하지 않고서는 다양성에 대한 연구가 아닙니다. 이 경우 포트폴리오 크기는 포트폴리오의 자산 수를 나타냅니다..

포트폴리오 규모의 범위는 얼마입니까??

이 연구에서 우리는 포트폴리오 범위를 2에서 10까지 선택했습니다. 단계 크기가 2이면 이는 5 개의 개별 포트폴리오 크기가 있음을 의미합니다. 2, 4, 6, 8, 10.

포트폴리오에서 각 자산의 가중치는 얼마입니까??

각 자산은 포트폴리오에서 균등하게 가중치가 부여됩니다. 따라서 2 개의 자산 포트폴리오에는 각 자산의 50 %가 포함됩니다..

자산 선택

연구에 포함 된 자산?

포함하거나 제외 할 자산에 대한 의도적 인 선택 프로세스가 없었습니다. 간단한 기준은 어떤 자산이 포함되기 위해 완전한 1 년의 데이터가 필요하다는 것입니다. 1 년 넘게 존재하지 않은 코인과 정전시 데이터가 누락 된 코인을 자동으로 제거합니다.. 연구에 포함 된 전체 코인 목록은 백 테스트 도구에서 찾을 수 있습니다..

포트폴리오를 만들 때 자산을 어떻게 선택 했습니까??

개별 자산은 자산 풀에서 무작위로 선택되었습니다. 이 프로세스는 포트폴리오에서 원하는 자산 수에 도달 할 때까지 계속되었습니다..

자산이 무작위로 선택되는 이유?

포트폴리오 디자인에서 편향을 제거하기 위해 자산을 무작위로 선택합니다. 이 연구에서 개별 포트폴리오의 실적은 중요하지 않습니다. 우리는 한 크기의 모든 포트폴리오가 다른 크기의 모든 포트폴리오와 비교되는 방식에 관심이 있습니다. 이것은 결론을 도출 할 수있는보다 일반적인 비교를 제공합니다..

백 테스트

백 테스트 란??

백 테스트는 과거 시장 데이터를 사용하여 거래 전략을 테스트하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 자금을 투자하기 전에 기술의 품질을 보장합니다. 백 테스팅은 지정된 기간 동안 전략을 기반으로 거래하는 시뮬레이션과 유사합니다. 결과는 수익성과 위험을 설명하는 데 도움이됩니다..

얼마나 많은 백 테스트를 실행 했습니까??

각 포트폴리오 크기 및 재조정 기간 쌍에 대해 1000 개의 백 테스트를 실행했습니다. 이는 추세를 관찰하는 데 사용할 수있는 큰 샘플 세트를 제공합니다.. 백 테스트에 대해 자세히 알아 보거나 직접 실행.

각 포트폴리오의 시작 가치는 무엇입니까?

모든 백 테스트가 시작될 때 포트폴리오에 $ 5,000가 할당되었습니다..

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공연

이 연구에서는 HODL, 월간 재조정, 주간 재조정, 일일 재조정 및 시간당 재조정의 5 가지 시나리오에서 다양성이 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴볼 것입니다. 이러한 각 사례를 살펴본 후 결과를 결합하여 포트폴리오 다양성의 성능 영향에 대한 완전한 그림을 구성합니다..

이 주제로 확장되는 후속 연구도 읽는 것을 잊지 마십시오..

다각화하는 암호화 사용자의 성과

HODL

HODL을 자산 수에 따라 다른 5 개의 개별 그룹으로 그룹화했습니다. 자산 번호는 2 (오른쪽 아래)에서 10 (위)까지 다양하며 단계 크기는 2입니다. 각 히스토그램은 정확히 1,000 개의 백 테스트를 나타냅니다. x 축은 미국 달러로 1 년 후의 포트폴리오 가치입니다. y 축은 x 축에 정의 된 값 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 2 개의 자산으로 백 테스트를 실행하고 결과가 55,000 USD의 포트폴리오 값인 경우. 이로 인해 범위가 50k에서 65k 인 x 축 버킷의 오른쪽 하단 히스토그램에 1이 추가됩니다. 그런 다음 연구의 각 자산 수에 대해 프로세스가 1,000 회 반복됩니다.)

이것은 1 년의 HODLing 후 포트폴리오 USD의 중앙값을 보여줍니다. 다양한 차원은 각 그룹에 보유 된 자산의 수입니다..

HODL은 전설의 물건입니다. 간단한 전략, 성장하는 시장, 서사적 밈. 누구나 좋은 HODL을 자주 즐깁니다. 안타깝게도 포트폴리오의 자산 수가 시간이 지남에 따라 실적에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 연구가 충분하지 않았습니다. 보유하고있는 실제 자산을 고려하지 않으면 작년 한 해 동안 포트폴리오의 성과에 다양성이 얼마나 영향을 미쳤는 지에 대한 가치를 부여 할 수 있습니다..

결과는 무엇입니까?

포트폴리오에 2 개의 자산이있는 경우 위의 차트에서 $ 20k- $ 35k 주변에 큰 초기 피크가 있음을 알 수 있습니다. 이 피크는 희소 한 수의 특이 치로 빠르게 이동합니다. 로우 엔드에있는이 회중은 결과의 분포가 다소 좋지 않음을 보여줍니다. 포트폴리오의 자산 수를 늘리면 성능이 더 고르게 분포되고 무작위 이상 값이 감소하는 경향이 있습니다. 즉, 포트폴리오의 자산 수를 늘려 얻은 결과가보다 일관되고 신뢰할 수있는 결과를 가져 왔습니다..

성과에서 볼 수있는 것은 포트폴리오에 포함 된 자산이 많을수록 1 년 말 중간 값이 높아진다는 것입니다. 일관성과 함께 이것은 더 높은 자산 번호가 더 높은 가치의 포트폴리오를 생성했음을 의미합니다. 이러한 백 테스트의 유일한 변수는 HODL의 자산 수 였기 때문에 지난 1 년 동안 포트폴리오의 자산 수를 늘리면 가치가 증가하는 경향이 있다는 결론을 내릴 수 있습니다..

자산 수를 2 개에서 10 개로 늘리면 1 년 후 포트폴리오 가치가 45 % 증가했습니다..

1 개월 재조정

1 개월 재조정 백 테스트를 자산 수에 따라 다른 5 개의 개별 그룹으로 그룹화했습니다. 자산 번호는 2 (오른쪽 아래)에서 10 (위)까지 다양하며 단계 크기는 2입니다. 각 히스토그램은 정확히 1,000 개의 백 테스트를 나타냅니다. x 축은 미국 달러로 1 년 후의 포트폴리오 가치입니다. y 축은 x 축에 정의 된 값 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 2 개의 자산으로 백 테스트를 실행하고 결과가 6 만 달러의 포트폴리오 값인 경우. 이로 인해 범위가 55k에서 80k 인 x 축 버킷의 오른쪽 하단 히스토그램에 1이 추가됩니다. 그런 다음 연구의 각 자산 수에 대해 프로세스가 1,000 회 반복됩니다.)

이는 1 년의 재조정 후 포트폴리오 USD의 중앙값을 보여줍니다. 다양한 차원은 각 그룹에 보유 된 자산의 수입니다..

HODL 비교는 포트폴리오 다양성이 장기적으로 포트폴리오의 성과를 증가 시킨다는 설득력있는 증거를 보여주었습니다. 자산을 처음 할당 한 후 거래를하지 않고 다양성은 이미 유망한 결과를 보여주고 있습니다. 이 조사를 계속하면서 이러한 추세가 재조정 도입으로 계속되는지 조사 할 것입니다. 우리가 조사 할 첫 번째 재조정 기간은 1 개월 재조정입니다..

결과는 무엇입니까?

HODL 케이스 동안 관찰 된 경향은이 분석을 위해 계속됩니다. 포트폴리오의 자산 수를 늘림에 따라 성능이 확실히 향상됩니다..

자산 수를 2 개에서 10 개로 늘리면 1 년 후 포트폴리오 가치가 94 % 증가했습니다..

1 주 재조정

1 주간의 재조정 백 테스트를 자산 수에 따라 다른 5 개의 개별 그룹으로 그룹화했습니다. 자산 번호는 2 (오른쪽 아래)에서 10 (위)까지 다양하며 단계 크기는 2입니다. 각 히스토그램은 정확히 1,000 개의 백 테스트를 나타냅니다. x 축은 미국 달러로 1 년 후의 포트폴리오 가치입니다. y 축은 x 축에 정의 된 값 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 2 개의 자산으로 백 테스트를 실행하고 결과가 6 만 달러의 포트폴리오 값인 경우. 이로 인해 범위가 56k에서 81k 인 x 축 버킷의 오른쪽 하단 히스토그램에 1이 추가됩니다. 그런 다음 연구의 각 자산 수에 대해 프로세스가 1,000 회 반복됩니다.)

이는 1 년의 재조정 후 포트폴리오 USD의 중앙값을 보여줍니다. 다양한 차원은 각 그룹에 보유 된 자산의 수입니다..

연구의 다음 단계는 재조정 기간을 계속 줄이는 것입니다. 그 이유는 짧은 기간의 장기적인 영향을 결정하기 위함입니다. 기존 자산 클래스에 대해 드물게 재조정하는 것이 일반적이지만 암호화 시장의 변동성은 성능 향상을 위해이 빈도를 높일 수있는 독특한 기회를 제공합니다. 큰 시장 변동이 일반적이므로 재조정이이 상황에 이상적인 전략입니다..

결과는 무엇입니까?

재조정 기간을 계속 감소시키면서 이전 기사에서 설명한 것과 유사한 결과를 관찰하기 시작합니다. “Rebalance vs. HODL : A Technical Analysis”. 요약하면, 이러한 결과는 재조정 기간을 줄이면 작년에 포트폴리오 성과를 높이는 일반적인 경향이 있음을 발견했습니다. 1주의 재조정 기간은 HODLing을 능가했을뿐만 아니라 재조정 기간도 1 개월입니다..

자산 수를 2 개에서 10 개로 늘리면 1 년 후 포트폴리오 가치가 74 % 증가했습니다..

1 일 재조정

1 일 재조정 백 테스트를 자산 수에 따라 다른 5 개의 개별 그룹으로 그룹화했습니다. 자산 번호는 2 (오른쪽 아래)에서 10 (위)까지 다양하며 단계 크기는 2입니다. 각 히스토그램은 정확히 1,000 개의 백 테스트를 나타냅니다. x 축은 1 년 후 미국 달러로 표시된 포트폴리오의 가치입니다. y 축은 x 축에 정의 된 값 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 2 개의 자산으로 백 테스트를 실행하고 결과가 6 만 달러의 포트폴리오 값인 경우. 이로 인해 범위가 53k에서 75,000 인 x 축 버킷의 오른쪽 하단 히스토그램에 1이 추가됩니다. 그런 다음 연구의 각 자산 수에 대해 프로세스가 1,000 회 반복됩니다.)

이는 1 년의 재조정 후 포트폴리오 USD의 중앙값을 보여줍니다. 다양한 차원은 각 그룹에 보유 된 자산의 수입니다..

다음 경우에는 재조정 기간을 1 일로 계속 줄일 것입니다. 이전 사례에서 관찰 된 많은 관찰 내용도 여기에 공개됩니다. 여기에는 주간 재조정에 따른 성과 증가, 더 많은 자산이있는 포트폴리오에서 발생하는 성과 증가, 더 많은 자산이있을 때 더 균형 잡힌 분배 곡선이 포함됩니다..

결과는 무엇입니까?

5 개의 차트 세트에서 포트폴리오의 자산 수를 늘리면 가치 분배가 향상된다는 명확한 추세를 볼 수 있습니다. 2 개의 자산 포트폴리오는 대부분의 결과가 값의 낮은 쪽 끝에 모이도록 가중치가 높지만 10 개의 자산 포트폴리오는보다 일관된 더 높은 포트폴리오 가치를 제공하는 분포를 가지고 있습니다..

자산 수를 2 개에서 10 개로 늘리면 1 년 후 포트폴리오 가치가 68 % 증가했습니다..

1 시간 재조정

1 시간 재조정 백 테스트를 자산 수에 따라 다른 5 개의 개별 그룹으로 그룹화했습니다. 자산 번호는 2 (오른쪽 아래)에서 10 (위)까지 다양하며 단계 크기는 2입니다. 각 히스토그램은 정확히 1,000 개의 백 테스트를 나타냅니다. x 축은 미국 달러로 1 년 후의 포트폴리오 가치입니다. y 축은 x 축에 정의 된 값 버킷에 속하는 백 테스트의 수입니다. (예 : 2 개의 자산으로 백 테스트를 실행하고 결과가 6 만 달러의 포트폴리오 값인 경우. 이로 인해 범위가 42k에서 73k 인 x 축 버킷의 오른쪽 하단 히스토그램에 1이 추가됩니다. 그런 다음 연구의 각 자산 수에 대해 프로세스가 1,000 회 반복됩니다.)

이는 1 년의 재조정 후 포트폴리오 USD의 중앙값을 보여줍니다. 다양한 차원은 각 그룹에 보유 된 자산의 수입니다..

평가할 가장 짧은 재조정 기간은 1 시간 재조정입니다. 이는 우리가 1 년 동안 매일 매시간 재조정한다는 것을 의미합니다. 수동으로 수행하면 엄청난 헌신의 위업이 될 것입니다. 어쩌면 불가능할 수도 있습니다. 이전 결과에서 예상하면 현재까지 1 시간 재조정이 지금까지의 다른 모든 사례 연구보다 성능이 우수 할 것으로 예상됩니다..

결과는 무엇입니까?

결과는이 연구에서 관찰 된 $ 125k의 가장 높은 총 포트폴리오 평균 가치를 보여줍니다. 1 시간 재조정은 HODL뿐만 아니라 다른 모든 기간에 비해 향상된 성능을 보여주었습니다. 1 시간의 재조정 기간은 2 개 자산에서 10 개 자산으로 증가 할 때 포트폴리오 가치가 가장 많이 증가했습니다..

자산 수를 2 개에서 10 개로 늘리면 1 년 후 포트폴리오 가치가 127 % 증가했습니다..

완전한 비교

이러한 각 결과를 함께 연결하여 재조정 기간을 기준으로 중앙값 성능이 어떻게 드리프트하는지 전체보기를 얻을 수 있습니다..

중앙값 성능은 자산 수가 많을수록 재조정 기간이 길수록 재조정에 대한 가장 큰 이득을 나타냅니다. 각 값은 중앙값 포트폴리오의 전체 보유를 나타냅니다. 이 금액은 미국 달러입니다..

이제 재조정 기간이 포트폴리오의 성능에 어떤 영향을 미치는지 확인 했으므로이 모든 데이터를 결합하여 일반적으로 HODL과 비교하여 재조정이 수행되는 방식에 대한 일반적인보기를 얻을 수 있습니다. 각 개별 테스트의 모든 결과를 누적하면 재조정과 HODL 모두에 대한 명확한 추세를 볼 수 있습니다..

이 차트는 모든 재조정 백 테스트의 결합 결과 (왼쪽)와 모든 HODL 백 테스트의 결합 결과 (오른쪽)입니다..

이 결합 된 데이터를 사용하여 $ 66k의 재조정에 대한 결합 된 중앙값을 얻습니다. HODL 테스트 결과를 합하면 중앙값은 $ 40.5k입니다. 이것은 $ 25.5k의 엄청난 차이입니다..

재조정 중앙값 : $ 66k, HODL 중앙값 $ 40.5k

왜 중앙값?

포트폴리오 결과를 검토 할 때 상당한 수의 놀라운 이상 값이 있기 때문에이 비교에서 중앙값이 사용되었습니다. 이러한 결과가 가능하지만 우리는 이러한 결과가 합리적인 기대치에 포함되지 않을 가능성이 너무 낮다고 생각합니다. 가장 가능한 결과를 포함하는 데이터를 제시하고자합니다..

중앙값은 결과에 대한보다 현실적인 기대치를 나타냅니다. 중앙값은 포트폴리오의 절반이 그 숫자보다 더 나은 성과를 냈고 절반은 더 나쁜 성과를 보였습니다. 기본적으로 50:50의 기회.

이 경우, 이는 무작위 재조정 기간으로 포트폴리오에 포함 할 자산을 무작위로 선택한 경우 포트폴리오의 가치가 1 년 후 $ 66k 이상이 될 확률이 50 %임을 의미합니다..

왜 기회?

제시된 결과는 포트폴리오의 무작위 선택을 기반으로합니다. 즉, 동일한 기간 동안 여러 포트폴리오를 무작위로 선택하면 유사한 결과를 찾을 수 있습니다. 이것이 포트폴리오 선택 전략이 아니기를 바랍니다. 우리는 시장에 대한 연구를 계속 제공 할 것이지만 포트폴리오에 포함 할 자산에 대해 현명한 결정을 내리는 것은 귀하에게 달려 있습니다.. 킬러 포트폴리오를 구성하는 방법에 대한 몇 가지 제안을 위해 이전 기사 중 하나를 읽을 수 있습니다..

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결론

면책 조항 : 과거의 성과는 미래의 결과를 보장하지 않습니다..

이 연구는 백 테스트의 결과를 평가했습니다. 동일한 방법을 사용하여 향후 성공을 보장 할 수 없습니다. 이를 미래에 포트폴리오를 구성 할 때 우리 각자가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이되는 도구로 취급하십시오..

이 연구를 통해 밝혀진 내용?

이 연구에서 밝혀진 몇 가지 명확한 추세가 있습니다. 지난 1 년 동안 자산의 수는 포트폴리오의 성과에 중요한 역할을했습니다. HODL 링이든 재조정이든 단순히 자산 수를 늘리면 일반적으로 1 년 동안 성능이 향상되었습니다..

자산 수 외에도 더 자주 재조정되는 포트폴리오와 성과 사이에 강한 관계가 관찰되었습니다. 이는 작년에 재조정 된 포트폴리오가 그렇지 않은 포트폴리오보다 더 높은 수익을 제공했음을 의미합니다. 이 두 가지 요소를 모두 고려하면 작년에 최적의 포트폴리오가 많은 자산을 보유하고 자주 재조정되었음을 알 수 있습니다..

작년에 포트폴리오의 자산 수를 2 개에서 10 개로 늘리는 것만으로도 중간 값 77 %의 성능 향상.

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추가 자료

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재조정 vs. HODL : 기술적 분석

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