行业研究报告：结构性牛市思考和应对

导言

近期，IEO、新项目、共振等模式全部折戟沉沙。标准共识在昨天参加的一场关于“结构性牛市”的讨论中总结近期的研究并对未来做了合理推测。下面将讨论内容整理如下。本次讨论围绕三个问题展开：

普通投资者还有哪些赚钱机会？

最简单的回答是，闲钱买 BTC。在投资的专业赛道上，普通投资者很难和做市、量化专业团队抗衡。

行业未来出路在哪？

物竞天择，适者生存。区块链项目会面临其它技术和项目的竞争。没有产生更高价值的项目会被淘汰掉。比特币也遵循这个原则。

币市行情接下来将如何演绎？

比特币行情与道琼斯指数相关性高，未来比特币价格走势可以参考道琼斯指数。

普通投资者还有哪些赚钱机会？

结论

我们的结论是：闲钱买 BTC。

依据

在量化交易的专业赛道上，普通投资者很难和做市团队，量化专业团队抗衡。

所以按照金融学理论去做分散化资产配置是稳健的方法。按照科学的金融投资思路，任何单方面都不能有效分散风险，将资产分散化才是在一定风险的情况下获得最高回报的方式。

用金融工程的组合管理理论解释。用收益和风险坐标系展示不同的资产组合收益和风险表现。下图中红色的线可以理解为各种加密货币的不同组合。因为不同种类的加密货币持有数量不同，所以收益和风险也都不一样。在这个坐标系中不同加密货币的持有数量对应的收益和风险呈现出一条曲线。在图中该曲线为红色（加密货币头寸）。但这并不是最佳资产配置方式。从图中可以看到如果加密货币头寸和国债一起组合，那么在同等风险的情况下这种组合收益更高。在图中显示AMB这条直线（加密货币头寸+国债头寸）。

注：

E (Rp) ：收益；

σp ：风险；

Rf ：无风险收益（国债）；

图：资本市场线

由于数字货币之间有高度的相关性，所以多样化的资产配置是有效的方法。最简单的回答是，闲钱买BTC。

行业未来出路在哪？

结论

物竞天择，适者生存。不能创造价值，提高生产效率的项目都将被淘汰，比特币也一样。

依据

区块链项目会同时面临其它技术和项目的竞争。没有产生更高价值的项目会被淘汰掉。「科学技术是第一生产力」，采用区块链技术的比特币网络目前并没有将支付效率提高。ETH 所代表的智能合约距离在落地方面依然看不到希望。目前币圈项目都处在一种封闭的状态中，所以构建的概念依然处于概念阶段。Facebook、JPMorgan Chase 等正在使用区块链技术改造这个世界，并与币圈划清界限。可以推测，越来越多的采用区块链技术的项目会出现，只有解决现实问题的项目才能发展获得更多的资源，其它项目将会被淘汰。

币市行情接下来将如何演绎？

结论

观点一：如 Facebook 推出 Libra 项目的分析结论一样，libra将加剧分化，包括财富分化；观点二：比特币依旧被证明不是一种避险资产，与黄金没有相关性；观点三：比特币价格与股指有明显相关性。

依据

观点一：如facebook 推出 libra 项目的分析结论一样，区块链项目的发展将加剧分化，包括财富分化。已经在过去的文章「蒸蒸日上的区块链，江河日下的币圈」中讨论过，这里就不再重复。观点二：大多数人认为比特币与黄金一样，是避险资产，但数据表明这个观点不正确。我们评估了黄金期货与比特币价格市场的联动关系。结果发现二者之间仅存在弱相关关系，并且结果在统计学上并不显著，也就是说。我们的研究无法证明黄金与比特币存在相关关系。

黄金与比特币价格近三月曲线（6.15-8.15）

黄金与比特币涨跌幅近三月曲线（6.15-8.15）

首先，我们采集了 6 月 15 日到 8 月 15 日的比特币和现货黄金的收盘价格以及涨跌幅数据。并以此计算出这三个月的波动性。根据计算得出，比特币的波动性为 6.594%，远远高于 黄金的 0.884%。同时比特币与黄金之间的收盘价变化的相关性为 0.2622457，涨跌幅变化的相关性为 0.2122283，呈弱相关性。但 R Square 的数据都小于 10%，意味着不到 10% 的数据可以被回归模型解释。为了更好分析在时间序列上的相关性，Mclver 曾用 GARCH 规范模型的动态条件相关(DCC)方法，利用 DCC-GARCH 模型分析出比特币与黄金的相关性。研究证明，及时在时间序列上，比特币与黄金依旧呈弱相关。但是在某些特定时间段内，我们发现黄金与比特币价格走势存在中度相关性。例如，在 7 月 8 日至 7 月 12 日区间内，比特币与黄金呈现中度负相关，相关系数为 -0.6228。7 月 15 日至 7 月 19 日区间内，比特币与黄金呈现中度正相关，相关系数为 0.3129。因此，我们得出的结论是，尽管在某些特定时间段内，黄金与比特币的走势呈正相关，但在长期价格曲线中，这种相关性并不显著。关于观点三，比特币价格与股指有明显相关性。我们选择 WTI 油价指标、欧元兑美元汇率、道琼斯指数和活跃地址作为比特币定价公式中的组成部分。公式如下：

我们针对 2015 年 8 月 1 日-2019 年 8 月 1 日的数据进行分析，得出了以下结论：结论 1：公式能够解释 82% 比特币变化情况，公式在强关系下成立。结论 2：所有自变量都在 95% 置信区间内具有显著性。结论 3：自变量与因变量具有线性关系。首先，回归统计的结果验证了结论 1。

其次，P-value 均小与 0.05，也就是说在 95% 置信区间内所有自变量都具有显著性，验证了结论 2。同时我们发现，比特币的价格与道琼斯指数，欧元兑美元，WTI 油价指标以及活跃地址数均呈正相关关系。

最后，方差分析中 F 测试成功通过，证明自变量与因变量之间的线性关系成立，验证了结论 3。

以下是四种变量的散点图：

通过这些数据和分析过程，可以看出比特币和这些变量的相关性高。

（作者：标准共识，内容来自链得得内容开放平台“得得号”；本文仅代表作者观点，不代表链得得官方立场）