Hodlbot

La mayoría de la gente tiene la impresión de que los precios de las altcoins siguen los precios de Bitcoin hacia arriba y hacia abajo. Debido a que Bitcoin representa una parte tan grande del mercado total de criptomonedas cuando se mueve, las altcoins circundantes también tienden a moverse en la misma dirección..

Sin embargo, aún puede sorprender que el 75% de las monedas principales entre las 200 principales tuvieran una correlación de 0.91 o más con bitcoin en 2018..

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Nota: esta es una publicación de invitado de Anthony Xie, fundador de HodlBot, una herramienta que ayuda a los inversores a diversificar sus carteras y automatizar sus estrategias comerciales.

La plataforma es conocida por facilitar y simplificar la inversión en un índice de criptomonedas. Además de los índices de criptomonedas, HodlBot también permite a los usuarios crear, realizar pruebas retrospectivas y ejecutar sus propias carteras personalizadas basadas en métricas de mercado avanzadas. No hay mínimos de cuenta ni restricciones de país.

2018 experimentó las correlaciones más altas entre Bitcoin y otras criptomonedas.

La correlación entre las 200 monedas principales y Bitcoin fue mayor en 2018 en comparación con cualquier otro año.

Una explicación para esto es que 2018 coincidió con un mercado bajista de un año. Parece que las ventas masivas del mercado están estrechamente alineadas con correlaciones más altas entre Bitcoin y Altcoins.

Curiosamente, no es cierto que los precios se muevan en la otra dirección. Durante el mercado bajista de 2017, nunca vimos correlaciones tan altas entre las criptomonedas y Bitcoin, a pesar de que los precios aumentaron en todos los ámbitos..

Las cosas son diferentes en 2019: correlaciones más bajas en un mercado lateral

El mercado ha cambiado en 2019. Aparte de la primera semana de abril, 2019 ha experimentado principalmente un mercado lateral..

A simple vista, las correlaciones entre Bitcoin y altcoins parecen significativamente más bajas en 2019, en comparación con el año anterior..

Para estar realmente seguros, podemos aplicar una prueba estadística para comparar las dos distribuciones muestrales..

Prueba t de Welch se utiliza para probar estadísticamente la diferencia entre dos medias muestrales que tienen varianzas subyacentes desconocidas y desiguales. En nuestro caso particular, queremos aplicar una prueba de una cola, ya que estamos asumiendo que el coeficiente de correlación medio entre Bitcoin y altcoins es menor en 2019.

Así es como vamos a configurar nuestras hipótesis.

Hipótesis nula: el coeficiente medio de correlación de criptomonedas entre Bitcoin y Altcoins en 2019 es mayor o igual al coeficiente medio de correlación de criptomonedas entre Bitcoin y Altcoins en 2018.

Hipótesis alternativa: el coeficiente medio de correlación de criptomonedas entre Bitcoin y Altcoins en 2019 es más bajo que el coeficiente medio de correlación de criptomonedas entre Bitcoin y Altcoins en 2018.

Prueba T de una cola de Welch

Después de ejecutar la prueba, obtenemos una estadística de valor T de -4,99 y un valor p que es mucho menor que 0,01.

Por lo tanto, debemos rechazar la hipótesis nula ya que tenemos mucha evidencia que sugiere que el coeficiente de correlación medio entre Bitcoin y Altcoins en 2019 es mucho menor que en 2018..

¿Son estas buenas noticias??

Si. La diversificación funciona mejor cuando las correlaciones son bajas.

Matriz de correlación para las 20 monedas principales por capitalización de mercado en 2019.

Harry Markowitz, el padre de la teoría moderna de la cartera, postuló que el aspecto más importante del riesgo a considerar es la contribución de un activo al riesgo general de la cartera, en lugar del riesgo del activo de forma aislada..

“La diversificación es el único almuerzo gratis en finanzas” – Harry Markowitz

Esto significa que al incluir activos con una correlación baja o negativa en su cartera, puede reducir la varianza general y, por lo tanto, reducir el riesgo de su cartera. Los activos que están correlacionados negativamente o no correlacionados tienden a cancelarse entre sí.

En HodlBot, creamos índices de criptomonedas para inversores cotidianos. Un índice en el que cada moneda está correlacionada con otra no es una cartera muy diversificada. Es por eso que nos complace ver correlaciones más bajas entre activos. Simplemente hace que la diversificación de la cartera sea mucho más efectiva.

¿Debo tomar esto con un grano de sal??

Sí, las correlaciones pueden cambiar. La correlación cambia con el tiempo.

El coeficiente de correlación de un par de activos cambia enormemente con el tiempo. El hecho de que algo se correlacione de cierta manera en el pasado no significa que la relación se mantendrá en el futuro. La correlación continua de 30 días para muchas monedas se ve así, una serie de altibajos.

El coeficiente de correlación de Pearson asume una relación lineal

Las relaciones lineales son fáciles de comprender y modelar. Sin embargo, muchas relaciones entre dos activos no son lineales. Puede ser polinomial, exponencial, etc. En estos casos, el coeficiente de correlación de Pearson simplifica innecesariamente la relación.

El conjunto de datos utilizado en este análisis

Tiré de los precios de las criptomonedas & datos de capitalización de mercado global de Coinmarketcap.

Año por año, tomé una instantánea para encontrar las 200 monedas mejor clasificadas por capitalización de mercado. Luego calculé su coeficiente de correlación basado en los datos de precios para ese año.

Puedes encontrar el precio & datos de capitalización de mercado para todas las monedas aquí.

Mike Owergreen Administrator
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