分析師發明的指標能有效預測比特幣價格嗎？別扯了！_加密貨幣

前言：無論在哪個投資市場，價格的漲跌永遠是人們最關心的事情，幣圈同樣不能免俗。分析師們樂此不疲地試圖尋找一個能永遠跑贏市場的指標，投資者們也不斷追尋各位分析師的步伐以求練成獨步天下的絕學。但這些指標真的能像人們期待的那樣起作用嗎？實際上并不見得，在一個復雜且多變的金融市場里，試圖尋找無往不利的“一招鮮”無疑是天方夜譚。

相信你已經在不同場合看到一些加密貨幣分析師宣稱他們發現了一個與比特幣或者其他加密貨幣價格高度相關的評分函數。一些人甚至聲稱他們發現的函數可以作為給定加密貨幣價格走勢的預測指標。由于分析報告中給出的數據非常唬人，導致有不少人真的打算根據這些所謂的預測指標進行交易，這顯然是不對的。撰寫出這樣的報告說明這些分析師對于金融市場的理解太過簡單粗淺，他們錯認為，單一因素可以作為價格走勢的長期預測指標，許多專家將這一現象稱為單因素相關謬誤。在加密貨幣的環境下，我想將此現象稱為評分與價格的相關謬誤。許多專家將該術語稱為單因素相關謬誤。在加密貨幣的背景下，我想將此現象稱為“評分-價格相關性謬誤”。

彭博分析師：SEC可在45日內提出全席聽證會上訴申請:8 月 29 日消息，彭博 ETF 分析師 James Seyffart 在社交媒體表示，SEC 可在 45 日內提出全席聽證會上訴申請。這意味著案件將由法庭上的所有法官（此處為 17 名）審理，而不是像這個最初的裁決中僅由 3 名法官組成的小組審理。[2023/8/30 13:04:51]

試圖找到一個可以預測市場的神奇數字，這種行為與市場本身一樣古老。即使在要素投資理論發明40年后的今天，許多金融專家和投資者仍在嘗試遵循單一因子或度量標準的趨勢來積極地跑贏市場。現在市面上甚至還有單因子ETF！在一個理性的大型金融市場中，單因素策略已經不再受到青睞，人們轉而采用更為復雜的多因素策略，因為大多數因素已被證明僅在特定市場條件下對特定類型資產有效。然而，像加密貨幣是一個新興且不合理的市場，給一些人重新帶來了發現能解決市場的神奇指標的希望。呵呵。盡管加密貨幣市場存在許多不合理的地方，但我還是想概述一些想法，希望能阻止你落入“評分-價格相關性謬論”。

彭博ETF分析師：貝萊德現貨比特幣ETF今年年底會批準:金色財經報道，彭博社高級ETF分析師Eric Balchunas談貝萊德的現貨比特幣ETF，Balchunas稱，我將押注于貝萊德。而且我認為今年年底會批準。[2023/6/20 21:48:21]

加密貨幣市場中“評分-價格相關性謬誤”背后的想法從根本上說很簡單：與許多其他金融市場一樣，加密貨幣是一個復雜且不斷變化的環境，不可能使用單個指標進行線性預測的。從概念上講，這個解釋似乎很有意義，但沒有提供任何實質性的證據。所以接下來我們看一些能讓我們對這種現象進行更深入思考的解釋。

解釋加密貨幣市場“評分-價格相關性謬誤”的10個原因

想象一下，我們正在研究一個由加密貨幣分析平臺提供的指標，該指標在最近一段時間內與比特幣價格顯示出很強的相關性。該指標預測了接下來比特幣很有可能會上漲，在買入之前，請考慮該指標以下幾個可能會出現的問題：

福布斯分析師：機構對比特幣期貨的需求達到了前所未有的水平:福布斯數據分析師Javier Paz今日刊文稱，根據芝商所CME的數據，截至2021年2月，比特幣期貨未平倉合約已連續8個月至少增長了100%，這些合約所涉及的資本以每年1405％的速度增長，從2020年2月底的1.56億美元增長到一年后的23.4億美元。這種漲幅是比特幣價格去年425%漲幅的三倍多，進一步反映了機構投資者對這一資產類別的需求達到了前所未有的水平。[2021/3/18 18:55:00]

過擬合

過擬合描述的是機器學習和統計中的一種現象，指一個函數過于接近一組訓練數據點。對應到比特幣的例子中，有可能是用于測試的比特幣價格數據集顯示出顯著的相關性，金融度量因此被過度優化了。但放到正常的市場條件下進行測試時，其表現很快就達不到要求。

聲音 | 加密貨幣分析師：加密市場下跌部分原因是市場容量小 短期看起來不太好:加密貨幣分析師Joseph Young發推文稱，加密市場過去一小時下跌50億美元，BTC跌破3500美元，ETH下跌6%。部分原因是市場容量小，市場短期看起來不太好。[2019/1/14]

要素污染

要素污染指的是某一因素或指標與一定的市場條件顯示出有效的相關性，促使其被納入到交易策略的一部分。然而，采用該因素會導致其有效性下降。想想看，如果這個指標被用于交易策略，那么它將成為當前比特幣市場的另一個屬性，從而與我們的指標建立一種遞歸關系。

忽略異常事件

作為可編程基礎結構，加密市場非常容易受到各種異常事件的影響：減半，分叉，黑客，出塊異常等，這些都是線性度量模型幾乎無法考慮的。

Pro-BTC華爾街分析師：就算最近是牛市也要謹慎購買比特幣:Pro-BTC華爾街分析師在接受CNBC 5月4日的采訪時表示，投資者在進入加密貨幣市場之前要三思而后行，盡管市場最近出現了反彈。“很多人都在問現在是否是買入的合適時機，簡單來講是否定的。我們沒有看到更多的新人進入這個市場。就像任何新技術一樣，你需要新的采用者來使它更有價值。上個月通過比特幣錢包買入比特幣的人數只增加了2.2%，而去年每月的增長為5-7%。”[2018/5/6]

在不同的市場條件下，不同的因素會相互矛盾

打開你喜歡的行情平臺，查看給定的十幾種加密貨幣技術指標，你可能會發現不同的指標之間經常會相互矛盾。盡管技術分析肯定令人費解，但對于我們選擇的任何指標，這種現象都很普遍。我們的神奇指標可能在比特幣市場的特定條件下表現良好，但在不同的環境下可能就會失敗。

市場是非線性的

我們在加密貨幣領域看到的大多數神奇指標都是基于線性公式的。但是，即使我們不太了解金融市場，也早已確定金融市場的行為基于非線性動力學。從這個角度來看，嘗試用線性公式預測一個非線性的比特幣市場是愚蠢的。

忽略風險

在加密市場中沒有完善的風險定義，沒有評估風險就不可能形成一個完整的交易策略。僅評估策略的準確性而忽略風險的指標是災難的根源。

忽略風險，隨時可能遭遇龍卷風忽略宏觀因素

與其他任何金融市場一樣，加密貨幣也容易受到宏觀因素的影響，例如股票市場的走勢，監管政策，機構采納等。目前，加密世界中的大多數單因素預測指標均未能納入宏觀因素。

過去并不能預測未來

在加密貨幣這種非理性市場中，試圖根據過去的行為來預測未來已被證明是不可行的。在一個新生的市場中，許多在過去沒有先例的情況可以騙過任何基本線性模型。

無免費午餐定理

要素投資理論的經典思想告訴我們，在很長的一段時間內，各種因子的組合往往勝過單個因子中的最佳者。這就是眾所周知的無免費午餐定理，它仍然是反對單因子模型的有力論據。

伯克森悖論

伯克森悖論是統計學中的一種著名現象，它描述了一種情況，指兩個本來無關的變量之間體現出貌似強烈的相關關系，由此產生的相關性容易帶來認知上的偏差。加密世界中有許多伯克森悖論的例子，例如社交情緒或開發人員活動等指標與加密貨幣價格的關聯。

以上是我最喜歡的一些論點，它們說明了“評分-價格相關性謬誤”。單一指標模型在特定的短期市場條件下當然可以有效，但是對于像加密貨幣這樣的新興且非理性的資產類別，它們無法充當長期的預測指標。下次有人試圖向你兜售單一因素作為加密貨幣市場的預測指標時，請考慮上述說明以及….離遠點！

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