C
C0iExVN@2021
Thành viên
- C
C0iExVN@2021
Vào năm 2008, Satoshi Nakamoto đã tạo ra Bitcoin để biến nó trở thành một tài sản không liên quan. Tuy nhiên, đồng tiền đáng chú ý này cho thấy mối tương quan với một số tài sản thế giới thực như cổ phiếu, chỉ số hoặc hàng hóa. Bài báo này sẽ phân tích mối quan hệ giữa bitcoin và S&P 500 theo các quan điểm khác nhau.
Bitcoin là tài sản kỹ thuật số dựa trên blockchain lớn nhất, với giá trị vốn hóa thị trường là 896,7 tỷ đô la vào tháng 12 năm 2021. Nó cực kỳ phổ biến trong giới đam mê tiền điện tử và các nhà đầu tư đầu cơ. Nếu bạn đã theo dõi thị trường tiền điện tử, bạn có thể nhận thấy một hiện tượng: nếu giá Bitcoin giảm, các altcoin sẽ giảm theo và ngược lại. Có nhiều lý do mà Bitcoin sẽ dẫn đầu thị trường và nó sẽ không được thảo luận trong bài báo này. Vì vậy, Bitcoin được chọn để đại diện cho hiệu suất của thế giới tiền điện tử. S&P 500, viết tắt của Standard & Poor’s 500, được giới thiệu vào năm 1957 như một chỉ số thị trường chứng khoán để theo dõi giá trị của 500 công ty có cổ phiếu niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán New York (NYSE) và NASDAQ Composite. Bộ sưu tập các cổ phiếu tạo nên S&P 500 được thiết kế để đại diện cho thành phần tổng thể của nền kinh tế Hoa Kỳ. Giá đóng cửa hàng ngày trong dữ liệu lịch sử từ 2015–11–15 đến 2021–12–15 sẽ được sử dụng để tìm ra mối tương quan. Các giá mẫu đó sẽ không bao gồm dữ liệu ngày lễ để xử lí được mượt mà.
1533 bộ dữ liệu được thu thập, với phần đầu và cuối như hình dưới đây:
Đầu tiên, chỉ cần kiểm tra Pearson r giữa chúng và kết quả là 0.899855, rất gần với 1, có nghĩa là BTC và S&P500 có tương quan tích cực cao trong phạm vi dữ liệu mẫu. Khi S&P tăng, giá của BTC có thể sẽ tăng. Biểu đồ cũng gợi ý mối quan hệ với đường thẳng nghiêng 45 độ.
Scipy đã tính toán Pearson r: 0.8998546848871993 và giá trị p: 0.0
Sau khi Pearson r tổng thể được tìm thấy, một mối quan hệ lật ngược cũng cho thấy điều thú vị. Sau đó, chúng tôi sẽ cố gắng tìm sự thay đổi thời gian chính xác trong mối tương quan giữa chúng. Trong phương pháp áp dụng trong bài báo này, một cửa sổ bao gồm dữ liệu trong 30 ngày sẽ được thiết lập và di chuyển qua lại để tính toán lặp đi lặp lại các kết quả cho đến khi tất cả dữ liệu đã được bao hàm. Biểu đồ sau sẽ hiển thị kết quả:
Khác với dữ liệu tổng thể, nó kể một câu chuyện thú vị. Pearson r có độ biến động cao theo thời gian, trên 1 và thấp hơn -1. Trong một khoảng thời gian cụ thể, rất khó để nói lên mối quan hệ. Trong hầu hết thời gian, cả hai có mối quan hệ tích cực với r dương, nhưng đôi khi, chúng có thể có mối tương quan tiêu cực. Có một số lý do kinh tế đằng sau: BTC dễ biến động hơn nhiều so với S&P500, vì S&P dễ bị ảnh hưởng bởi chính sách tài khóa và tiền tệ, và chính phủ sẽ đưa ra một số chính sách như ngắt mạch để hỗ trợ chỉ số. Khi đã quá lớn để thất bại, với một bên ủng hộ mạnh mẽ, S&P sẽ giảm ít hơn BTC một khi kinh tế gặp khó khăn và hỗn loạn. Nhưng BTC sẽ phục hồi tốt hơn và nhanh hơn trong quá trình phục hồi thị trường toàn cầu. Do sự phân cấp và ít vốn hóa hơn, BTC dễ bị ảnh hưởng bởi thị trường hơn nhiều.
Chúng tôi có thể kết luận rằng hai tài sản đó có tương quan với nhau với một số giả định thận trọng. Mối tương quan giữa hai nội dung là khác nhau đáng kể theo phân đoạn thời gian mà chúng ta đang xem xét. Để tìm ra mối tương quan giữa hai vectơ của chuỗi thời gian, trong bài báo này, Tương quan chéo trễ thời gian động (TLCC) về cơ bản liên kết dữ liệu của hai chuỗi thời gian với nhau, bao gồm cả khoảng thời gian tĩnh giữa chúng. Nếu offset = 0, có nghĩa là chúng có mối quan hệ dương trực tiếp; nếu không, một biến có thể dẫn đến một biến khác. Trong trường hợp của chúng tôi, offset = 1 và đạt đỉnh trong giao dịch trong ngày vào ngày hôm trước. Trong mẫu này, S&P500 sẽ dẫn đầu hiệu suất của BTC 1 ngày trước đó.
Tuy nhiên, tín hiệu là động. Để tìm thêm chi tiết về sự thay đổi, một cửa sổ có thể được thêm vào để cuộn qua phép tính. Sau đó, chúng tôi có thể thu thập dữ liệu từ tất cả các cửa sổ để so sánh mối quan hệ nhằm tìm ra cửa sổ nào dẫn đến sự thay đổi. Chúng tôi chia dữ liệu thành 20 cửa sổ như nhau. Màu đỏ có nghĩa là biến có thể dẫn đến sự thay đổi. Ví dụ: ở hàng đầu tiên, phần lớn màu đỏ ở bên trái, do đó BTC sẽ dẫn đầu. Ở hàng thứ hai, phần lớn màu đỏ ở bên phải, vì vậy S&P sẽ dẫn đầu.
Nói chung, hầu hết các khối màu đỏ nằm ở bên phải, vì vậy chúng tôi có thể kết luận rằng trong phần lớn thời gian trong các mẫu đó, S&P sẽ dẫn đầu sự thay đổi. Tuy nhiên, có một số thời điểm BTC dẫn đầu. Nhưng sự bù đắp thay đổi theo thời gian, vì vậy chúng tôi không thể tìm hiểu chính xác thời gian mà một tài sản này sẽ dẫn dắt một tài sản khác.
Bitcoin là tài sản kỹ thuật số dựa trên blockchain lớn nhất, với giá trị vốn hóa thị trường là 896,7 tỷ đô la vào tháng 12 năm 2021. Nó cực kỳ phổ biến trong giới đam mê tiền điện tử và các nhà đầu tư đầu cơ. Nếu bạn đã theo dõi thị trường tiền điện tử, bạn có thể nhận thấy một hiện tượng: nếu giá Bitcoin giảm, các altcoin sẽ giảm theo và ngược lại. Có nhiều lý do mà Bitcoin sẽ dẫn đầu thị trường và nó sẽ không được thảo luận trong bài báo này. Vì vậy, Bitcoin được chọn để đại diện cho hiệu suất của thế giới tiền điện tử. S&P 500, viết tắt của Standard & Poor’s 500, được giới thiệu vào năm 1957 như một chỉ số thị trường chứng khoán để theo dõi giá trị của 500 công ty có cổ phiếu niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán New York (NYSE) và NASDAQ Composite. Bộ sưu tập các cổ phiếu tạo nên S&P 500 được thiết kế để đại diện cho thành phần tổng thể của nền kinh tế Hoa Kỳ. Giá đóng cửa hàng ngày trong dữ liệu lịch sử từ 2015–11–15 đến 2021–12–15 sẽ được sử dụng để tìm ra mối tương quan. Các giá mẫu đó sẽ không bao gồm dữ liệu ngày lễ để xử lí được mượt mà.
1533 bộ dữ liệu được thu thập, với phần đầu và cuối như hình dưới đây:
Đầu tiên, chỉ cần kiểm tra Pearson r giữa chúng và kết quả là 0.899855, rất gần với 1, có nghĩa là BTC và S&P500 có tương quan tích cực cao trong phạm vi dữ liệu mẫu. Khi S&P tăng, giá của BTC có thể sẽ tăng. Biểu đồ cũng gợi ý mối quan hệ với đường thẳng nghiêng 45 độ.
Scipy đã tính toán Pearson r: 0.8998546848871993 và giá trị p: 0.0
Sau khi Pearson r tổng thể được tìm thấy, một mối quan hệ lật ngược cũng cho thấy điều thú vị. Sau đó, chúng tôi sẽ cố gắng tìm sự thay đổi thời gian chính xác trong mối tương quan giữa chúng. Trong phương pháp áp dụng trong bài báo này, một cửa sổ bao gồm dữ liệu trong 30 ngày sẽ được thiết lập và di chuyển qua lại để tính toán lặp đi lặp lại các kết quả cho đến khi tất cả dữ liệu đã được bao hàm. Biểu đồ sau sẽ hiển thị kết quả:
Khác với dữ liệu tổng thể, nó kể một câu chuyện thú vị. Pearson r có độ biến động cao theo thời gian, trên 1 và thấp hơn -1. Trong một khoảng thời gian cụ thể, rất khó để nói lên mối quan hệ. Trong hầu hết thời gian, cả hai có mối quan hệ tích cực với r dương, nhưng đôi khi, chúng có thể có mối tương quan tiêu cực. Có một số lý do kinh tế đằng sau: BTC dễ biến động hơn nhiều so với S&P500, vì S&P dễ bị ảnh hưởng bởi chính sách tài khóa và tiền tệ, và chính phủ sẽ đưa ra một số chính sách như ngắt mạch để hỗ trợ chỉ số. Khi đã quá lớn để thất bại, với một bên ủng hộ mạnh mẽ, S&P sẽ giảm ít hơn BTC một khi kinh tế gặp khó khăn và hỗn loạn. Nhưng BTC sẽ phục hồi tốt hơn và nhanh hơn trong quá trình phục hồi thị trường toàn cầu. Do sự phân cấp và ít vốn hóa hơn, BTC dễ bị ảnh hưởng bởi thị trường hơn nhiều.
Chúng tôi có thể kết luận rằng hai tài sản đó có tương quan với nhau với một số giả định thận trọng. Mối tương quan giữa hai nội dung là khác nhau đáng kể theo phân đoạn thời gian mà chúng ta đang xem xét. Để tìm ra mối tương quan giữa hai vectơ của chuỗi thời gian, trong bài báo này, Tương quan chéo trễ thời gian động (TLCC) về cơ bản liên kết dữ liệu của hai chuỗi thời gian với nhau, bao gồm cả khoảng thời gian tĩnh giữa chúng. Nếu offset = 0, có nghĩa là chúng có mối quan hệ dương trực tiếp; nếu không, một biến có thể dẫn đến một biến khác. Trong trường hợp của chúng tôi, offset = 1 và đạt đỉnh trong giao dịch trong ngày vào ngày hôm trước. Trong mẫu này, S&P500 sẽ dẫn đầu hiệu suất của BTC 1 ngày trước đó.
Tuy nhiên, tín hiệu là động. Để tìm thêm chi tiết về sự thay đổi, một cửa sổ có thể được thêm vào để cuộn qua phép tính. Sau đó, chúng tôi có thể thu thập dữ liệu từ tất cả các cửa sổ để so sánh mối quan hệ nhằm tìm ra cửa sổ nào dẫn đến sự thay đổi. Chúng tôi chia dữ liệu thành 20 cửa sổ như nhau. Màu đỏ có nghĩa là biến có thể dẫn đến sự thay đổi. Ví dụ: ở hàng đầu tiên, phần lớn màu đỏ ở bên trái, do đó BTC sẽ dẫn đầu. Ở hàng thứ hai, phần lớn màu đỏ ở bên phải, vì vậy S&P sẽ dẫn đầu.
Nói chung, hầu hết các khối màu đỏ nằm ở bên phải, vì vậy chúng tôi có thể kết luận rằng trong phần lớn thời gian trong các mẫu đó, S&P sẽ dẫn đầu sự thay đổi. Tuy nhiên, có một số thời điểm BTC dẫn đầu. Nhưng sự bù đắp thay đổi theo thời gian, vì vậy chúng tôi không thể tìm hiểu chính xác thời gian mà một tài sản này sẽ dẫn dắt một tài sản khác.
-
- Thẻ
- coinex
