解释加密货币市场分数到价格的10个原因相关谬误

2019-11-11 11:29 栏目:经验之谈 来源:网络整理 查看()
你听过多少次加密货币分析师声称他们发现了一个与比特币或其他加密货币资产价格高度相关的分数函数?有些人甚至声称,他们的神奇指标可以用来预测给定加密货币资产的价格变化。 显然,分析中显示的数据非常惊人,你已经准备好根据新的神奇指标开始交易了。 不要。这只是金融市场天真信念的一个例子,即单一因素可以被用作价格变动的长期预测因素。 许多专家称这个术语为单因素相关谬误。 在加密货币资产的背景下,我想称这种现象为“分数对价格相关性谬误”

解释加密货币市场分数到价格的10个原因相关谬误

试图找到一个能预测市场的神奇数字的诱惑和市场本身一样古老。 即使在今天,经过40年的要素投资理论,许多金融专家和投资者仍然试图根据单一要素或指数的趋势来积极赢得市场。 我们甚至有单因素交易所买卖基金!在一个理性的金融市场中,单一因素的趋势已经失去了支持更复杂的多因素战略的势头,因为大多数因素已被证明仅在特定市场条件下对特定类型的资产有效。 然而,像加密货币资产这样一个新的、不合理的市场带来了找到能够解决市场问题的神奇指标的希望。 嗯,加密货币市场如果不是很有趣的话,也没什么。 然而,我想概述一些可以防止你陷入“按市值计价的相关性谬误”的想法 在加密货币市场中,“分数对价格相关性谬论”背后的想法从根本上来说很简单。像许多其他金融市场一样,密码是一个复杂且不断变化的环境,可以使用单一指标进行线性预测。 这个解释在概念上似乎是合理的,但它不能提供任何证据。 好吧,让我们看看一些解释,这些解释可能会迫使我们深入思考这一现象。 10个原因解释了加密货币市场得分和价格之间的相关性谬误 想象一下,我们正在研究加密货币分析平台提供的指标,该平台显示了比特币价格在不久的将来之间的强相关性 这些数据看起来确实很有希望。 汇款前,请考虑您的神奇分数: 1)过度拟合:过度拟合描述了函数(度量)与机器学习和统计中的一组训练数据点过于接近的现象。 例如,用于测试的比特币价格数据集显示出显著的相关性,财务指标可能被过度优化 然而,在正常的市场条件下,这种性能将很快不能满足要求。 2)要素污染33,360要素污染(Factor Pollution)是指一个因素或指标,它显示出与某些市场条件的有效相关性,促使它成为交易策略的一部分 然而,使用这一因素将导致其效力下降。 想想看,如果你的指数用于交易策略,它将成为当前比特币市场的另一个属性,与我们的指数建立递归关系。 3)忽略异常事件:作为可编程基础设施,加密商品市场非常容易受到各种异常事件的影响。个街区被分成两半、分叉、乱砍、巨大等。这些都是线性度量模型中几乎不可能考虑的例子 4)在不同的市场条件下,不同的因素会相互矛盾:选择您最喜欢的技术分析平台,查看给定加密货币资产的十几个技术指标。 你可能会发现许多不同的指标是矛盾的。 尽管技术分析肯定会令人困惑,但这种现象对于我们选择的任何衡量标准来说都非常普遍。 在比特币市场的某些条件下,我们的神奇指标可能表现良好,但在不同情况下,它们将会失败。 5)市场是非线性的:我们在加密货币领域看到的大多数(如果不是全部的话)神奇指标都是基于线性公式的。 然而,尽管我们对金融市场了解不多,但人们长期以来一直认为金融市场的行为是基于非线性动力学的。 从这个角度来看,用线性公式预测一个非线性比特币市场是徒劳的。 6)忽视风险:在加密货币市场中没有完美的风险定义,也没有真正的交易策略完全不评估风险。 评估绩效而非风险的措施是灾难的原因。 7)忽略宏观因素:像其他金融市场一样,加密货币容易受到宏观因素的影响,如股市动量、监管政策、制度采纳等。 目前,大多数加密货币空之间的单因素预测分数不能包含在宏观因素中 8)过去不是未来的反映:在加密货币等非理性市场,试图根据过去的行为预测未来被证明是一种令人沮丧的经历。 在新兴市场,许多条件在过去没有任何基本的线性模型。 9)无免费午餐定理:元素投资的经典理论告诉我们,在很长一段时间内,由多个因素组成的投资组合往往会优于单个因素的最佳组合 这就是众所周知的不免费午餐定理,它仍然是反对单一分数模型的有力论据。 10)伯克森悖论:伯克森悖论是统计学中一个众所周知的现象。它描述了一种情况,当两个独立变量之间没有相关性时,我们将寻找它们之间的相关性。 在加密货币领域有大量伯克森悖论的例子,其形式是将社会情感或开发商活动与加密货币资产的价格联系起来 这些是我最喜欢的论点,说明了“分数和价格之间相关性的谬误” 单一指标模型在特定和短期市场条件下当然有效,但不能用作新兴和非理性资产类别(如加密货币)的长期预测指标。 下次有人试图向你推销一个分数作为加密货币市场的预测时,请考虑上面给出的解释!
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