如何利用BNB进行多样化投资组合?

如何利用BNB进行多样化投资组合?

1.投资组合模型的方法论和构建

本报告中主要采取两种常用的投资组合构建方法:

基于时间周期的再平衡:根据事先设定的固定时间间隔进行资产权重平衡。例如,每个月月底根据不同风险水平(如5%)调整BNB的资产权重。

基于风险承受力的再平衡:(也叫“动态边界重组”),就是无论什么时候,只要投资组合的有效资产权重超过风险阈值就进行重组。

一般来说,不同平台和交易所都会对所有资产交易收取手续费。由于现实原因,本次分析将不考虑滑点,即使它对于机构及投资者来说有时是一个关键变量。本次分析中我们将统一假设所有资产的交易手续费都为0.10%。

我们将根据21Shares此前的研究报告(Ige,2019)来构建投资组合,其中传统资产的占比为95%。我们采用了传统60%/40%的股债比例,并把投资范围设定在美国市场。

加密货币的占比设定为5%,并分两种情况1讨论:(1)只有BNB,(2)BNB和BTC都有。

下一节,我们将进行4个投资组合的回测,并以2个不含加密资产的基础组合为基准进行对比分析。

所有组合的数据时间范围均为2017年9月30日-2019年12月31日。组合1:每月重组的BNB组合

每月的最后一个交易日进行再平衡,把BNB权重重新调整到5%。组合2:每月重组的BNB+BTC组合

每月的最后一个交易日进行再平衡,把BNB和BTC的权重重新调整到各占2.5%。组合3:基于风险容忍度的BNB组合

突破设定界线时进行再平衡,把BNB权重重新调整到5%。

触发重组的上下界线分别设定为2.5%和7.5%。组合4:基于风险容忍度的BNB+BTC组合

突破设定界线时进行再平衡,把BNB和BTC的权重重新调整到各占2.5%。

触发重组的上下限分别设定为1.25%和3.75%,BTC、BNB均一样。

2.结果与分析

在下一节,我们将通过历年回报率、年化回报率、波动率、夏普比率和最大回撤等指标展示基于时间周期和基于风险承受力的重组策略下各组合的表现。然后,我们将对数据进行分析,从而更好地理解BNB为投资组合多样化做出的贡献程度。

3.1基于时间周期的再平衡

图表4-组合表现(基准=1000)

表3-历年回报率

投资组合Q4201720182019Q12020基准3.92%-2.77%2.19%-9.67%BNB组合2.16%-2.99%29.09%-9.31%BBNB+BTC组合16.77%-5.36%27.71%-9.52%

表4-基于时间周期的重组:各组合主要绩效指标

组合模型BNBBNB+BTC年化回报率5.23%17.87%

(+12.64%)12.87%

(+7.64%)年化波动率10.76%15.35%12.85%年化夏普比率0.3681.0810.903最大回撤16.29%19.22%18.66%

图表5-组合资产权重(BNB组合)

图表6-组合资产权重(BNB+BTC组合)

不出所料,在基于时间周期的重组策略下,BNB组合表现要优于基准组合和BTC+BNB组合。虽然BNB组合的波动性要高于BTC+BNB组合,但更高的回报弥补了这一缺陷-BNB组合的夏普比率为1.081,而基准组合只有0.368,BNB+BTC组合也只有0.903。

在2017-18牛市接近尾声时,因1月初BNB价格上升到了20美元以上,其资产权重高达14%。然而,我们需要注意到,这与5%的设定权重已相差甚远,在2018年初牛市转熊的背景下,可能会给投资者带来高于理想水平的风险-但如果采取了基于风险容忍度的重组策略,则不会发生这样的事情。

3.2基于风险容忍度的再平衡

图表7-组合表现(基准=1000)

表5-历年回报率

Q4201720182019Q12020基准3.95%-3.12%22.16%-10.33%BNB组合14.17%-0.42%29.01%-10.00%BNB+BTC组合13.98%-3.82%27.37%-10.00%

表6-基于风险容忍度的再平衡:各组合主要绩效指标

ModelBNBBNB+BTC年化回报率4.87%15.28%

(+10.41%)12.02%

(+7.15%)年化波动率11.25%13.32%12.06%年化夏普比率0.3201.0520.892最大回撤17.11%19.67%18.5%

图表8-组合资产权重(BNB组合)

图表9-组合资产权重(BNB+BTC组合)

我们观察到,在两种策略之下,BNB组合在年化回报率和夏普比率方面的表现都要优于基准组合和BNB+BTC组合-但相应地-BNB组合的波动性也比后两者高得多。

不出所料,采用基于风险容忍度的再平衡策略可以避免出现另一策略之下的BNB权重过高问题。虽然这降低了2017-18牛市的潜在收益,但同时也降低了2018-19熊市的潜在风险-这一事实反映在BNB组合和BNB+BTC组合的波动性大幅下降。最后,基于风险容忍度的再平衡策略似乎可以更可靠地让投资者避免投资组合暴露于加密资产不必要的风险之中。

3.3偏度

3月12日的市场大跌-有些加密货币业内人士称之为“黑色星期四”?-进一步凸显了在构建最优投资组合时将尾部风险和回报率偏度纳入考虑范围的重要性,特别是对于含有BNB、BTC等加密货币的投资组合。

现代投资组合理论通常假设回报率分布可以通过分布平均值和标准差来分析;在这一背景下,这两个指标让投资者计算的是平均回报率和波动性。然而,事实上,金融资产的回报率分布极少呈正态分布。

下面的图表展示对比了我们此前采用基于风险承受力重组策略的三个样板组合的回报率分布,以及平均值、标准差、取样数量都相同的正态分布。

图表10-投资组合分布

正如我们所看到,没有一个组合的分布与正态分布相似。值得注意的是,这些组合分布是负向偏离正态分布的(负偏),且与正态分布相比其尾部更厚(肥尾)。这两个事实所对应的衡量指标便是“偏度”和“峰度”。正态分布的偏度为0,峰度为3。

然而,如下表所示,投资组合的回报率偏度和峰度与正态性的基准指标值相距甚远。此外,我们还用三种常用的检验方法来检验任何分布的正态性-Shapiro-Wilk检验、D’Agostino’sK^2检验和AndersonDarling检验-我们设定了5%的显着性水平来进一步确认我们对投资组合回报率正态性这一判断。

表7-组合偏度、峰度和正态性检验

理论正态分布比较基准BNBBNB+BTC偏度0-1.42-1.33-1.76峰度316.918.620.7Shapiro-Wilk检验通过不通过不通过不通过D’Agostino’sK^2检验通过不通过不通过不通过AndersonDarling检验通过不通过不通过不通过

单独从现代投资组合理论来看,三种组合以及加密资产回报率出现的“肥尾”分布给投资者以重要警示-在考虑回报率偏度和尾部风险时-可能导致对下行风险的系统性低估,就像“黑色星期四”一样。大多数的股权类资产、比特币以及其它“风险承受”资产都呈现负向偏度。

有趣的是,BNB1.65的正向偏度,让其成为了其它正向偏度资产(总体来说)的一员,这些资产还包括VIX恐慌指数和避险资产(在下面的例子中我们用iSharesBarclays的1-3年期国债基金(SHY)来进行对比分析)。

表8-不同资产的偏度比较

BTCBNBVIXSHY-0.3731.653.380.905

负向偏度的回报率意味着较频繁的低收益和偶尔的高损失-衰退期的股票和比特币就是这样的例子。相反,正向偏度的回报率意味着较频繁的低损失和较不频繁的高收益。VIX恐慌指数就是一个容易理解的例子,因为它追踪的是标普500指数的隐含波动率,标普500指数在长时间内都为低波动(例如2008年后的牛市),然后会出现罕见的较大跌幅和高波动性时期。

BNB具有正向偏度这一特性也许可以说明,把它加入到大多数资产都为负向偏度的投资组合中将特别有用-它可以把整个投资组合的偏度拉向0,使其能更好地应对长尾事件。

3.总结

我们的分析印证了这一研究结果:在“传统”投资组合中加入少量加密资产可以大幅提升风险调整后的投资回报。针对BNB,我们展示了把它加入一个包含再平衡策略的投资组合中能带来重大多样化利好,而基于风险承受力和时间周期的两种重组策略之下,BNB目标权重为5%的投资组合表现都优于无加密货币的投资组合。有趣的是,在我们选取的研究时间范围内,BNB组合的表现也要优于BNB+BTC各占2.5%的组合,即使BNB和BTC之间的相关性低于平均水平。

在加密货币市场应用现代投资组合理论时,我们常常忽略了回报率偏度和峰度对风险和预期回报率的影响。我们通过大量分析展示了-传统投资组合和含有加密货币的投资组合都不服从正态分布,并且它们之中的大多数都有负向偏度。如果不考虑到这一事实,投资者将可能低估下行风险。有趣的是,在过去两年,BNB的回报率偏度是正向的,这使它拥有了进一步对冲目前下行尾部风险的作用,特别是对于大多数资产为负向偏度的投资组合,其效果尤为显着。

 
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