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趋势，例如去中心化社交、L2 扩展和 DePIN，浮现在脑海中。迄今为止所做的分析依赖于回顾性数据。虽然它说明了这些资产迄今为止的表现，但随着资产类别的成熟，波动性和回报率肯定会发生变化，同样应继续受到监控。管理专用加密投资组合的进一步考虑再平衡 Rebalancing 再平衡的时间框架可以对绝对和风险调整后的投资组合表现产生有意义的影响，特别是在投资于波动性资产类别时。更频繁的再平衡策略会抑制波动性和回报率的影响。学术研究表明，当资产类别与其投资组合对应物的相关性较低时，这些影响甚至更有意义。正如 Bitwise 所概述的那样，定期重新平衡的回报差异对于累积回报和风险调整回报来说都是巨大的。年度再平衡计划似乎可以最大限度地提高回报，同时大大减少回撤和波动性。无论基准如何，严格的再平衡策略都是最重要的。在此分析中，假设再平衡是免费的并且没有市场影响。显然情况并非如此，尤其是在加密领域，交易成本通常为 0.2% 或更多。市场影响成本可能更高。正如 Synthetix 团队强调的那样，执行 1000 万美元交易的市场影响成本可能再增加 0.4%。考虑到交易成本和市场影响，月度、季度和年度再平衡之间的分离结果应该更加明显。因此，年度再平衡似乎是最佳策略，特别是如果您使用我们之前概述的等权重方法。类型分析在传统资产的世界里，我们也会分析不同股票的类型。它们是增长还是价值？他们是大盘还是小盘？这些区别有助于投资者根据他们认为自己可能处于市场周期中的位置进行分配。在利率上升、货币环境收紧和经济增长放缓时期，价值股往往比成长股表现更好。在类似情况下，大盘股往往比小盘股表现更好。虽然我们目前肯定不存在，但加密分类将来会发展成什么样子？目前正在开发新的分类系统，但我们可以开始根据其新兴特征对主要加密资产进行分类。这对于专门的加密资产管理者来说尤为重要，他们缺乏自由裁量权，无法将其投资组合中有意义的部分分配到资产类别之外。基础设施资产、稳定币和能源相关资产（即 BTC）在避险环境中的表现应该会更好。 “科技股”应该在冒险环境中跑赢大市。更有利的流动性条件应该有利于更多的投机资产和与金融活动相关的资产。策略资产配置我们试图将加密资产映射到传统股票领域。不同的股票板块一再被证明在特定的市场条件下表现更好。商业周期框架可以帮助理解如何更好地进行战术分配。例如，金融和能源往往会在利率上升的环境中受益。虽然肯定不完美，但开始为加密资产构建这个框架的推论为未来的分配提供了一个有用的工具。随着部门变得更加明确，这些分配将发生变化。例如，以太坊上的区块空间是否变得类似于有价值的房地产而不是技术平台？蓝筹 NFT 是否开始具有有价值艺术品的风险特征？比特币真的像 Saylor 先生认为的那样只是数字能源吗？随着资产类别的演变，我们必须不断审视这些定义。流动性和市场深度美国股票市场每周运行 37.5 小时（不包括盘前和盘后交易）。加密货币市场永不停歇。 “深度”市场是指交易者可以大量交易资产，而不必担心在执行订单时移动市场和收到越来越不利的价格。流动性和波动性在传统市场中具有很强的负相关性。加密市场不仅比美国股票小大约 50 倍，而且它们的交易量分布在更广泛的时间范围内。这导致在某些时期缺乏深度和缺乏流动性，即使对于主要资产也是如此。加密市场缺乏流动性加剧了波动性。投资者的教训是，在流动性最差的时期更密切地监控他们的风险敞口，尤其是在利用杠杆的情况下。美国市场开盘时成交量最高，亚洲市场开盘时成交量再次小幅上升。这种以美国为中心的交易模式反映了传统市场，但考虑到与美国相比在亚太地区的采用，加密货币在某种程度上令人惊讶。当流动性最低时，波动性在美国收市前后达到峰值。美国交易日早盘和晚盘之间的实际波动率几乎翻了一番。波动性孕育了阿尔法的机会。股票领域的超额回报机会以基点衡量；在加密货币中，我们以百分比来衡量它。看到资产在一天内以两位数的百分比波动并没有什么理由的情况并不少见。是什么推动了这些剧烈的运动？虽然很难指出一个明显的原因，但流动性无疑是一个重要因素。了解市场深度和清算水平是取得优异表现的关键。 24/7 市场显然存在超出流动性和波动性的缺点。有更多时间进行过度交易、情绪化决策和充分的价格发现。这些是加密货币市场经理必须牢记的额外细微差别。技术分析技术分析是金融界争论最广泛的话题之一。在最基本的形式中，技术分析在股票、债券、货币等图表中寻找可重复的模式。 “技术人员”试图识别模式和趋势，并试图定位自己以从中获利。这与大多数人在分析公司或其他投资时所做的基本面分析并列，着眼于可能驱动它的潜在可量化因素，例如收益和资本投资。技术分析的基本假设是价格按趋势移动；历史会重演，模式是可以观察和利用的。对某些人来说，这是福音；对于其他人来说，这是垃圾，只是人们在图表上画线。有学术研究反驳它。有学术研究指出它在某些模式下表现出色。考虑技术分析的最简单方法是，虽然它可能有效也可能无效，但大多数投资者都知道主要的技术模式。因此，从某种意义上说，一些技术形态已经成为一种自我实现的预言。技术分析当然是需要注意的事情。特别是在加密领域。由于大多数加密资产缺乏基本面支撑，技术分析实际上被证明有些用处。基于过去 BTC 回报而训练的只做多的机器学习模型能够以更少的回撤胜过简单的买入并持有策略。这些技术现象通常在传统市场中被套利，但似乎在某种程度上在加密货币中持续存在。与其他主要市场相比，这种持续存在的原因可能是由于该领域的资本追逐机会较少。在 2022 年对冲基金被淘汰后尤其如此，资本配置的机会仍然相当有限。与股票市场相比，主要资产的加密货币流动性仍然非常薄弱。 12 月份在交易所进行的现货交易量为 3570 亿美元；仅纳斯达克一家就在大约两天内完成了这一数量的交易。覆盖常见的技术指标，例如简单移动平均线 (SMA)、相对强度指数 (RSI)、移动平均收敛/发散震荡指标 (MACD)、威廉姆斯百分比范围 (Williams %R)、随机震荡指标和资金流量指数（MFI）迄今为止，已被证明在加密领域是有效的。总结在前沿领域投资会带来一系列挑战和回报。这个新兴市场的投资者必须睁大眼睛，了解动荡的市场带来的挑战，以及它提供的机会。虽然时间会更清楚地说明加密资产在一系列环境中的表现，从而更好地为我们的投资组合分配提供信息，但这种现有的不确定性为分配者创造了机会。随着更多市场周期的展开，继续对投资组合和适当的基准进行压力测试是制定更有效的加密资产配置的关键。原文作者：Messari - Tom Dunleavy 编译：BlockTurbo 来源：金色财经

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