Les crypto-monnaies sont moins corrélées avec Bitcoin en 2019 Crypto Actualité





La plupart ont l'impression que les prix en altcoins suivent les prix en bitcoins de haut en bas. Étant donné que Bitcoin représente une part aussi importante du marché de la crypto au fur et à mesure de son déplacement, les alcoins environnants ont également tendance à évoluer dans le même sens.

Cependant, il peut encore être surprenant que 75% des 200 pièces les plus vendues présentent une corrélation de 0,91 ou plus avec Bitcoin en 2018.

Hodlbot

Remarque: Il s'agit d'une entrée d'Anthony Xie, fondateur de HodlBot, un outil qui aide les investisseurs à diversifier leurs portefeuilles et à automatiser leurs stratégies de négociation.

La plate-forme est connue pour faciliter l’investissement dans un index de crypto-monnaie. En plus des index cryptographiques, HodlBot permet également aux utilisateurs de créer, de tester en arrière et de créer des portefeuilles personnalisés basés sur des valeurs de marché avancées. Il n'y a pas de minimum de compte ni de restrictions par pays.

2018 a connu les plus fortes corrélations entre Bitcoin et les autres crypto-monnaies.

La relation entre les 200 meilleures pièces et Bitcoin était plus élevée en 2018 par rapport aux autres années.

Une explication à cela est que 2018 a coïncidé avec un marché baissier d'un an. Il semble que les allocations rapides du marché correspondent étroitement à des corrélations plus élevées entre Bitcoin et Altcoins.

Curieusement, il n'est pas vrai que les prix évoluent dans l'autre sens. Durant le marché baissier en 2017, nous n'avons jamais vu de liens aussi élevés entre les courbes cryptographiques et Bitcoin, même si les prix ont augmenté dans tous les domaines.

Les choses sont différentes en 2019 – Des corrélations plus faibles dans un marché latéral

Le marché a changé en 2019. Hormis la première semaine d'avril 2019, le marché est principalement latéral.

Par rapport à l'année précédente, les corrélations entre Bitcoin et altcoins sont considérablement plus faibles en 2019.

Pour être tout à fait sûr, nous pouvons rechercher un test statistique permettant de comparer la distribution des deux échantillons.

Le test t de Welch est utilisé pour tester statistiquement la différence entre deux dispositifs de test dont les écarts sous-jacents sont inconnus et différents. Dans notre cas particulier, nous souhaitons utiliser un test unilatéral, car nous supposons que le coefficient de corrélation moyen entre Bitcoin et altcoins est inférieur en 2019.

C'est ainsi que nous avons posé nos hypothèses.

L'hypothèse nulle: Le coefficient de corrélation moyen entre Bitcoin et Altcoins en 2019 est supérieur ou égal au coefficient de corrélation moyen entre Bitcoin et Altcoins en 2018.

Hypothèse alternative: Le coefficient de corrélation moyen entre Bitcoin et Altcoins en 2019 est inférieur au coefficient de corrélation moyen entre Bitcoin et Altcoins en 2018.

Test T à une queue de Welch

Après les tests, nous obtenons une statistique de T-valeur de -4,99 et une p-value très inférieure à 0,01.

Par conséquent, nous devrions rejeter l'hypothèse nulle, car nous disposons de nombreuses preuves selon lesquelles le coefficient de corrélation moyen entre Bitcoin et Altcoins en 2019 est bien inférieur à celui de 2018.

Est-ce une bonne nouvelle?

Oui. La diversification fonctionne mieux lorsque les corrélations sont faibles.

Matrice de corrélation pour les 20 meilleures pièces à la valeur marchande en 2019.

Harry Markowitz, le père de l'orientation portefeuille moderne, a postulé que l'aspect le plus important de l'évaluation des risques est la contribution d'un actif au risque global du portefeuille, plutôt que le risque de l'actif pris isolément.

"La diversification est le seul déjeuner gratuit en économie" – Harry Markowitz

Cela signifie qu'en incluant des actifs avec une corrélation faible ou négative dans votre portefeuille, vous pouvez réduire la variance globale et ainsi réduire le risque de votre portefeuille. Les actifs corrélés négativement ou non corrélés ont tendance à s’annuler.

Chez HodlBot, nous construisons des indices de crypto-monnaie pour les investisseurs ordinaires. Un indice où chaque pièce est corrélée à une autre n'est pas vraiment un portefeuille diversifié. C’est pourquoi nous sommes heureux de constater des corrélations plus faibles entre les actifs. Cela rend simplement la diversification du portefeuille beaucoup plus efficace.

Dois-je prendre cela avec un grain de sel?

Oui, les corrélations peuvent être modifiées. La corrélation change avec le temps.

Le coefficient de corrélation de quelques actifs change énormément au fil du temps. Le fait que quelque chose ait été corrélé dans le passé ne signifie pas que la relation va durer dans le futur. La corrélation mobile sur 30 jours de nombreuses pièces ressemble à ceci: une série de hauts et de bas.

Le coefficient de corrélation de Pearson suppose une relation linéaire

Les relations linéaires sont faciles à comprendre et à modéliser. Cependant, de nombreuses relations entre deux actifs ne sont pas linéaires. Cela peut être polynomial, exponentiel, etc. Dans ces cas, le coefficient de corrélation de Pearson simplifie inutilement la relation.

L'ensemble de données utilisé dans cette analyse

J'ai tiré les taux de crypto-monnaie et les données de capitalisation boursière mondiales de Coinmarketcap.

Sur une base annuelle, j'ai pris un instantané pour trouver les 200 pièces les mieux notées ayant une valeur marchande. J'ai ensuite calculé leur coefficient de corrélation sur la base des données de prix de cette année.

Vous trouverez les prix et les données du marché pour toutes les pièces ici.