- Лю и Цвинский показали: доходность криптовалют определяют факторы, специфичные для крипторынка, а не общие факторы фондового рынка или макроэкономики.
- В рабочей версии 2018 года рост дневной доходности биткоина на одно стандартное отклонение сопровождался доходностью выше на 0,33 % на следующий день, а верхний квинтиль недельной доходности обгонял нижний на горизонте 1–4 недель.
- Показатели внимания (поиск Google, посты в Twitter) предсказывали более высокую доходность на 1–2 недели вперёд; негативное внимание («Bitcoin hack») — более низкую.
- Выборка — биткоин с 2011 по май 2018 года, молодой рынок с экстремальным ростом. С 2013 года эффекты меньше, и статья не является торговой системой.
Когда появляется новый класс активов, первый вопрос науки прост: ведёт ли он себя как что-то уже известное? Лю и Цвинский задали его для биткоина, Ripple и Ethereum стандартными инструментами эмпирического ценообразования активов. Статья — одна из самых цитируемых ранних работ о доходности криптовалют и полезна прежде всего тем, что аккуратна в том, что именно она показывает.
Главный результат
В опубликованной аннотации сказано: доходность криптовалют определяется и может быть предсказана факторами, специфичными для крипторынков (перевод наш).1 Отсюда два пункта:
- доходность зависит от «сетевых факторов», но не от «производственных»: сетевые отражают приток пользователей, производственные — издержки создания криптовалюты;1
- есть сильный эффект моментума во временном ряду, а показатели внимания инвесторов сильно прогнозируют будущую доходность.1
Рабочая версия 2018 года добавляет вторую половину картины: у криптовалют нет связи с большинством общих факторов фондового рынка и макроэкономики, а также с доходностью валют и сырья.2 Вывод авторов: рынки не воспринимают криптовалюты как обычные классы активов.3
Цифры из рабочей версии
Данные по биткоину — с 1 января 2011 по 31 мая 2018 года. Ripple — с августа 2013, Ethereum — с августа 2015: раньше торговля была слишком тонкой.4 Все числа ниже — из версии NBER от августа 2018 года; в опубликованной версии 2021 года детали могут отличаться.
Размах движений. Средняя недельная доходность биткоина — 3,79 % при стандартном отклонении 16,64 %, дневная — 0,52 % при 5,55 %. Средние и отклонения «на порядок выше», чем у традиционных активов.4 Коэффициенты Шарпа: 0,09 (день), 0,23 (неделя), 0,31 (месяц).
Моментум. Рост сегодняшней доходности биткоина на одно стандартное отклонение предсказывает доходность выше на 0,33 % на следующий день. По неделям: одно стандартное отклонение доходности этой недели (16,64 %) соответствует +3,16 % к доходности следующей.4 Если разбить недели на квинтили, верхний квинтиль в среднем дал 11,22 % на следующей неделе (Шарп 0,45), нижний — 2,60 % (Шарп 0,19). У Ethereum эффект «менее значим, чем у Bitcoin и Ripple».4
Внимание. Рост поисковых запросов Google «Bitcoin» на одно стандартное отклонение даёт доходность выше на 2,3 % через две недели; для числа постов в Twitter — 2,50 % за неделю. Отношение запросов «Bitcoin hack» к запросам «Bitcoin» действует в обратную сторону: рост на одно стандартное отклонение ведёт к доходности ниже на 2,75 % на следующей неделе.4
Авторы проверяют устойчивость: если начать выборку с 2013 года, эффект «несколько меньше по величине», а если границы квинтилей определить по первым двум годам (без заглядывания вперёд), моментум всё равно виден.4
Как это читать
- Это описание конкретного периода. Выборка — первые годы нового актива, когда цена росла на порядки. Моментум в таком активе — другой вопрос, чем в зрелом рынке. Меньший эффект с 2013 года намекает, насколько результат зависит от окна.
- Статистическая значимость — не стратегия. Статья приводит средние доходности групп до торговых издержек, фандинга, проскальзывания и ограничений капитала. Здесь работают наши материалы о том, почему бэктесты обманывают, и об ошибке выжившего: несколько выживших монет, один режим рынка и много проверенных горизонтов легко дают аккуратную таблицу.
- Внимание отчасти замкнуто в круг. Интерес в поиске растёт, когда растёт цена. Авторы показывают, что внимание предсказывает последующую доходность, но направление и механизм — предмет исследования, а не торговое правило.
- Позднейшие работы сузили картину. Те же авторы вместе с Ву позже изучили срез монет и нашли, что трёхфакторная модель — рынок, размер и моментум — объясняет ожидаемую доходность (Journal of Finance, 2022).5 Моментум — свойство данных, а не гарантия будущей доходности.
Практическая польза — калибровка: доходность в крипте намного больше и волатильнее, чем на других рынках, и определяется собственными силами, поэтому инструменты, настроенные на акции, надо перепроверять, а не предполагать. Материал образовательный и не является инвестиционной рекомендацией.
Footnotes
-
Liu, Y., Tsyvinski, A. «Risks and Returns of Cryptocurrency». The Review of Financial Studies 34(6), 2689–2727 (2021), DOI 10.1093/rfs/hhaa113. Содержание — по опубликованной аннотации. ↩ ↩2 ↩3
-
Liu, Y., Tsyvinski, A. NBER Working Paper 24877, август 2018, аннотация. Рабочие статьи NBER, как сказано на титуле, не проходили рецензирования. ↩
-
Та же рабочая статья, введение. ↩
-
Та же рабочая статья: раздел 2 (периоды данных и статистика доходности), раздел 4.1 (моментум, таблицы 14–17) и введение (результаты по вниманию). Числа — как напечатано в этой версии. ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6
-
Liu, Y., Tsyvinski, A., Wu, X. «Common Risk Factors in Cryptocurrency». The Journal of Finance 77(2), 1133–1177 (2022), DOI 10.1111/jofi.13119. Аннотация: три фактора — рынок, размер и моментум — описывают ожидаемую доходность криптовалют в срезе. ↩
Источники
- Risks and Returns of Cryptocurrency. Yukun Liu, Aleh Tsyvinski. The Review of Financial Studies, 34(6), 2689–2727 (2021); NBER Working Paper 24877 (2018), 2021
Статья — исследование, а не инвестиционная рекомендация. Результаты на истории не гарантируют результатов в будущем.