원본 편집: BlockTurbo
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포트폴리오 관리가 어렵습니다.
1926년 이후 거래된 26,000주 중 1,000주만이 지난 100년 동안 주식의 모든 이익을 차지했습니다. 86개 주식(0.33%)만이 이러한 이익의 절반을 기여했습니다. 개별 주식 선택자가 이기기는 어렵습니다. 최고의 포트폴리오 관리자도 80%의 시간 동안 시장에서 저조한 성과를 냅니다.
규제, 이벤트 및 기술 위험이 알려지지 않은 스타트업 프로젝트의 포트폴리오를 관리하려고 할 때 포트폴리오 관리는 훨씬 더 어렵습니다. 존재하는 대략 22,000개의 암호화폐 중에서 자산 등급에 대한 장기적인 수익을 제공할 가능성이 있는 옵션은 86개 미만입니다.
첫 번째 레벨 제목
이 기사에서는 암호화폐의 포트폴리오 관리를 살펴보고 이러한 포트폴리오를 더 잘 관리하는 방법에 대한 몇 가지 고려 사항을 제공합니다.
포트폴리오 이론 및 암호화 응용 프로그램
현대 포트폴리오 이론(Modern Portfolio Theory, MPT)은 기본적으로 모든 포트폴리오 관리의 기초입니다. 이 이론을 통해 투자자는 가정된 위험 수준에 대한 예상 수익 수준으로 포트폴리오를 구축할 수 있습니다. 위험이 클수록 보상이 높고 위험이 작을수록 보상이 낮습니다. 이론적으로는 그렇습니다.
MPT는 투자자가 포트폴리오에 포함하려는 각 자산 클래스의 위험(표준 편차로 측정), 수익(일부 시계열의 과거 평균 수익으로 측정) 및 이들 간의 상관관계를 평가하도록 안내합니다. 이 데이터를 사용하여 가중 포트폴리오를 구축하고 다양한 조건에서 과거 예상 실적을 추정할 수 있습니다. 그런 다음 더 큰 확신을 가지고 자산을 결합하여 위험 매개변수를 기반으로 최적의 포트폴리오를 구성할 수 있습니다. 입문 금융 과정에 시간을 투자하면 이러한 원칙이 계속해서 떠오를 것입니다.
MPT는 장기 포트폴리오 구성에 유용한 렌즈를 제공합니다. 이러한 자산 클래스가 다양한 시나리오에서 어떻게 수행되고 상호 작용하는지에 대한 오랜 역사를 통해 장기 할당 결정을 안내할 수 있습니다.
그러나 암호화 포트폴리오를 구축하려고 할 때 문제가 분명해집니다.
대부분의 전통적인 자산의 경우 장기는 수십 년은 아니더라도 몇 년 이상입니다. Cryptocurrencies는 성능의 역사가 짧고 변동성이 높으며 상관 관계가 대체로 불규칙합니다.
기존 포트폴리오 관리에서 MPT를 사용하여 할당자는 벤치마크를 충족하거나 초과하는 예상 수익을 처리하려고 시도합니다. 연금 기금의 경우 벤치마크는 고정된 수치(예: 7%)일 수 있습니다. 귀하가 기부금이라면 정해진 지급률(예: 연간 4%)보다 높은 목표일 수 있습니다. 개인 투자자나 펀드라면 간단한 벤치마크일 수 있습니다(예: 주식 60%/채권 40%). 이러한 배분자는 역사적으로 가장 낮은 수준의 인식된 위험으로 원하는 수익을 달성하는 데 도움이 될 수 있는 자산 혼합을 포함하는 포트폴리오를 구축할 수 있을 때까지 위험/보상 스펙트럼을 따라 이동합니다.
벤치마크는 투자 성과를 측정하는 도구 역할을 할 뿐만 아니라 시장 노출을 추구하는 소극적 투자자에게 쉽게 접근할 수 있는 기회를 제공합니다. 수동적으로 투자할 계획이라면 벤치마크와 포트폴리오는 같은 것입니다. 예를 들어 SP 500을 매수할 계획이라면 벤치마크를 나타내는 지수인 SPY를 매수합니다. 귀하의 포트폴리오와 벤치마크는 기본적으로 동일합니다.
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최신 포트폴리오의 BTC 및 ETH 성능
먼저 포트폴리오에 대한 BTC 및 ETH의 기여도를 분석합니다. 오늘날 암호화폐에 노출된 대부분의 관리자 또는 투자자는 이 두 자산만을 기준으로 성과를 판단합니다. cryptocurrencies에 대한 할당을 고려하는 투자자는 자연스럽게이 두 가지 가장 유명한 자산으로 향합니다.
BTC와 ETH 모두 초기 수익률이 매우 높기 때문에 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 비트코인은 2009년 이후 300,000% 이상의 수익을 올렸고, 이더리움은 2014년 이후 5,000% 이상의 수익을 올렸습니다. SP 500은 이 두 기간 동안 각각 약 260%와 140% 상승했습니다. 위험 조정 성과의 척도인 샤프 비율은 두 자산 모두에 대해 지속적으로 평균 1보다 훨씬 높았습니다.
샤프 비율은 투자의 위아래 변동성에 상당한 불이익을 줍니다. 이것은 전통적인 자산 관리에서는 큰 문제가 아니지만 암호화폐에서는 의미 있는 문제입니다. Sortino 비율은 하향 편향만을 설명하기 위해 Sharpe 비율을 조정합니다. 역사적으로 BTC와 ETH는 이 지표에서 주식 및 채권과 동등하거나 능가했습니다. 2019년 이후 비트코인의 소르티노 비율은 SP 500을 66%, 이더리움은 67%의 시간 동안 지수를 능가했습니다.
외부 관찰자들은 이 인상적인 위험 조정 성과의 대부분이 이러한 자산의 기반이 매우 낮기 때문이라고 주장할 수 있습니다. 자산의 범위가 1달러 이하에서 수천 달러에 이르는 경우 거의 모든 자산 성과 척도가 좋아 보일 것입니다. 이런 공연은 앞으로도 없을 것 같다.
그것은 공정한 비판입니다. 그러나 2018년부터 보다 안정적이 되기 시작한 데이터 세트를 평가할 수 있습니다. 이 시계열을 사용하여 BTC 및 ETH를 표준 60/40 포트폴리오에 추가하면 이점이 여전히 분명합니다. BTC 및 ETH의 구성이 높을수록 성능이 향상됩니다.
암호화폐는 2018년, 2020년, 2022년 내내 변동성이 있었지만 기존 포트폴리오에 BTC 및 ETH를 추가하면 포트폴리오 변동성이 거의 증가하지 않으면서 약 10%의 높은 수익률을 제공했습니다. 전통적인 포트폴리오 분석은 이러한 자산이 다음 측면에서 수행되는 방식으로 확장됩니다.
금리 상승/하락 기간
인플레이션 상승/하락 기간
확장/수축 경제
이것은 암호화된 샘플 크기가 증가함에 따라 향후 분석의 기초입니다.
물론 위험과 수익도 중요하지만 포트폴리오 자산 간의 상관관계도 중요합니다. 포트폴리오는 결합되어 모든 자산이 동시에 같은 방향으로 이동하지 않습니다. 비트코인과 이더리움과 전통적인 자산의 상관관계는 불규칙했습니다. 일반적으로 상관관계는 위험 자산과 함께 상승하며, 이는 BTC와 ETH가 더 광범위한 포트폴리오에 가져올 수 있는 전반적인 이익을 감소시키는 것으로 보입니다. 지난 2년 동안 SP 500에 대한 일일 수익률의 전반적인 상관관계는 비트코인의 경우 약 0.8, 이더리움의 경우 0.6입니다. 이는 이러한 자산을 보유함으로써 얻을 수 있는 분산 효과가 작다는 것을 의미합니다. 이 상관관계는 5년 연속 90% 이상에서 시간이 지남에 따라 감소하는 경향을 보이며 추가 다각화 이익의 문을 열었습니다.
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BTC 및 ETH에 대한 최고의 포트폴리오 분석
기존 포트폴리오에 BTC 및 ETH의 간단한 가중치를 추가하는 것 외에도 포트폴리오 분석을 사용하여 최적의 포트폴리오를 찾을 수도 있습니다. 이 분석을 위해 2018년부터 우리는 이러한 자산의 수익률, 위험 및 상관 관계를 사용하여 효율적인 프론티어를 따라 일련의 포트폴리오를 최적화했습니다.
Monte Carlo 분석은 최적의 위험 조정 포트폴리오를 찾기 위해 100만 번의 시도에 대한 시장 조건을 시뮬레이션했습니다. 분석 결과 최고의 포트폴리오는 채권(62%)과 ETH(27%)라고 결론지었습니다.
분석 데이터에 따르면 BTC와 ETH는 경험적으로나 학술적으로 입증된 포트폴리오 이점을 제공합니다. 데이터가 대중에게 더 널리 보급되고 이해됨에 따라 더 많은 투자자가 이러한 자산에 대한 할당을 계속 늘릴 것입니다. 이러한 투자자들의 다음 단계는 암호화폐 관련 포트폴리오를 고려하는 것입니다.
순진한 시가 총액 가중 벤치마크는 약 40% BTC와 20% ETH의 포트폴리오를 공식화합니다. 일부 투자자는 두 가지 주요 암호 자산을 고수할 수 있지만 많은 투자자는 자산 등급을 활용하기 위해 더 광범위하게 투자할 것입니다.
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벤치마킹
오늘날 비트코인과 이더리움 외에도 다양한 기존 암호화폐 벤치마크가 있습니다. 이러한 전략의 자산은 광범위한 시장 벤치마크 역할을 하는 펀드에 대해서도 매우 다양합니다. 아래 표에는 더 많이 사용되는 일부 지수가 요약되어 있습니다. 여기에서 인덱스와 벤치마크라는 용어는 일반적으로 동일하기 때문에 같은 의미로 사용됩니다. 예를 들어, SP 500은 미국 주식 시장에서 가장 인기 있는 벤치마크이기도 합니다.
기존 시장에 비해 벤치마크 선택 항목이 훨씬 적습니다. 제한된 수의 전용 암호화폐 벤치마크가 있으며 미국 주식 시장에만 수천 개가 있습니다. 더욱 걱정스러운 것은 이 지수들의 구성과 주관성이다. 인덱스에 투자하면 지불한 금액에 대해 해당 자산 클래스에 대한 광범위한 익스포저가 예상됩니다. 단지 두 개의 자산이 아닙니다. 미국 종합 시장 지수의 평균 비용은 0.03%로 낮습니다. 오늘날 보관 수수료와 같은 일부 암호화폐 관련 수수료는 더 높지만 비용의 70배 차이를 확실히 설명하지는 못합니다. 비용만이 문제가 아닙니다. 투자자는 성과를 테이블에 남겨둡니다(다음 섹션에서 논의).
가장 좋은 옵션은 Index Coop에서 운영하는 블록체인 네이티브 BED 인덱스입니다. 매우 낮은 수수료로 많은 자산에 걸쳐 광범위한 노출을 유지합니다. 안타깝게도 BED 지수의 AUM은 약 100만 달러인 반면 Bitwise 10의 AUM은 4억 달러가 넘습니다. 코인베이스와 다른 업체들이 BED를 추가함에 따라 더 많은 채택을 볼 수 있지만 자기 관리는 여전히 채택의 장벽으로 보입니다.
광범위한 산업 벤치마크의 집중 문제 외에도 다양한 고유한 편향이 있습니다. 벤치마크가 시가 총액 가중이 아닌 경우 자산 선택은 매우 주관적이며 자산은 종종 투기가 최고조에 달할 때 추가됩니다. 일부 지수는 소형주 토큰(즉, Enjin, Sandbox, Axie)을 보유하고 있고, 다른 지수는 그렇지 않습니다. 일부는 개별 자산에 상한선을 두어 시장에 비해 BTC/ETH의 비중을 낮춥니다.
주식 세계에서 유사한 의사 결정 지점은 뚜렷한 차이점이 있습니다. Small Cap, Equal Weight, Growth, Value, Technology, Energy 등과 같은 태그가 표시됩니다. 암호화 산업별 벤치마크의 신흥 산업이지만 광범위한 벤치마크의 문제는 여기에서 더 심각합니다.
벤처캐피털, 헤지펀드, 사모펀드와 같이 신흥 산업의 첨단에 투자하는 다른 투자자들은 기본 시리즈의 변동성과 새로운 투자의 빈번한 유입으로 인해 유사한 벤치마크 및 지수 불완전성에 어려움을 겪습니다. 이러한 문제에 대한 최상의 솔루션은 없으며 데이터 시리즈를 더 잘 평가할 시간만 있습니다.
패시브 인덱스의 적절한 사용은 투자자의 장기적인 성공에 매우 중요합니다. 전통적인 금융에서 활동적인 대형주 운용사의 90%는 10년 동안 지수를 하회했습니다. 놀랍게도 다이아몬드 원석을 찾을 수 있는 기회가 더 많을 것이라고 생각하는 소형주(91%)의 상황은 훨씬 더 나쁩니다. 패시브 옵션은 주어진 시장의 성과를 포착하는 가장 좋은 방법입니다.
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암호화폐 포트폴리오 최적화
최소 2년의 역사를 가진 상위 암호화폐 자산의 시장 포트폴리오를 분석한다면 최적의 위험 조정 포트폴리오(예: Sharpe 최적화)는 어떻게 될까요? 최고의 포트폴리오는 (분명히) Loopring과 Avalanche의 조합입니다. 샤프 비율에 최적화된 제약 없는 분석은 분명히 기존 시장의 유사한 분석만큼 암호화폐 포트폴리오에 유용한 결과를 제공하지 못할 것입니다. 이는 자산의 제한된 데이터 세트 및 왜도 곡선 때문일 수 있습니다.
변동성의 영향을 제거하기 위해 여기에서 최고 자산은 Sortino 비율을 사용하여 최적화됩니다. 결과는 더욱 유용해지며 최적의 위험 조정 포트폴리오가 동일 가중치 접근법에 더 가깝다는 것을 보여줍니다.
소형 자산에 비중을 둔 포트폴리오는 약간 더 높은 변동성을 희생시키면서 위험 조정 수익률을 주식에 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 소규모 자산에 대한 액세스는 새로운 기술을 활용하는 데 특히 중요합니다.
암호화폐 포트폴리오가 동일한 가중치에 가까울수록 위험 조정 성능이 더 좋아진다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 암호화폐 성능은 실제로 위험을 반영하며 작은 승리가 전체 성능을 주도합니다.
유동성, 거래 비용 및 포트폴리오 관리 시간을 더 잘 최적화하려면 최소한 시장 가중 비트코인과 이더리움이 더 현실적입니다. 따라서 최소한 앞에서 강조한 비트코인과 이더리움의 암호화폐 시가 총액 가중치가 우리의 최대 할당이 되어야 합니다. 그런 다음 나머지 포트폴리오를 최대화할 수 있습니다. 할당자는 해당 포트폴리오에 더 가까운 것을 고려하거나 가장 비용이 적게 들고 가장 광범위하게 퍼진 패시브 인덱스를 고려할 수 있습니다. 결과 포트폴리오는 여러 부문의 합성물입니다.
동등한 가중치 접근 방식 또는 수정된 비트코인 및 이더리움 포트폴리오를 활용하면 집중도가 낮아지고 상승 잠재력이 높아지고 암호화폐 시장에 더 많이 노출되는 간단한 개선 사항을 제공합니다. 새로운 자산이 등장하면 잠재적인 총 시가총액을 포함하여 다양한 요인을 기반으로 포트폴리오에 포함하는 것을 고려해야 합니다. 탈중앙화 소셜, L2 스케일링, DePIN과 같이 2023년에 강조한 새로운 트렌드가 떠오릅니다.
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재조정재조정
재조정 기간은 특히 변동성이 큰 자산군에 투자할 때 절대 및 위험 조정 포트폴리오 성과에 의미 있는 영향을 미칠 수 있습니다. 보다 빈번한 재조정 전략은 변동성과 수익에 대한 영향을 완화합니다. 학술 연구에 따르면 이러한 효과는 자산 클래스가 해당 포트폴리오와 상관관계가 낮을 때 훨씬 더 의미가 있습니다.
Bitwise가 설명했듯이 정기적인 재조정의 수익 차이는 누적 수익과 위험 조정 수익 모두에서 엄청납니다. 연간 재조정 계획은 손실과 변동성을 크게 줄이면서 수익을 극대화하는 것으로 보입니다. 벤치마크와 관계없이 엄격한 리밸런싱 전략이 가장 중요합니다.
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유형 분석
전통적인 자산의 세계에서는 다양한 유형의 주식도 분석합니다. 그들은 성장인가 가치인가? 그들은 큰 대문자입니까 아니면 작은 대문자입니까? 이러한 구분은 투자자가 시장 사이클에서 자신이 어디에 있다고 생각하는지에 따라 배분하는 데 도움이 됩니다. 가치주는 금리 상승, 통화 긴축 및 경제 성장 둔화 기간 동안 성장주보다 우수한 성과를 보이는 경향이 있습니다. 대형주는 비슷한 상황에서 소형주를 능가하는 경향이 있습니다.
현재로서는 확실히 존재하지 않지만 미래의 암호화 분류는 어떤 모습일까요? 현재 새로운 분류 시스템이 개발되고 있지만 주요 암호 자산의 새로운 특성에 따라 분류를 시작할 수 있습니다. 이는 자산 클래스 외부에 포트폴리오의 의미 있는 부분을 할당할 재량권이 없는 전담 암호화폐 자산 관리자에게 특히 중요합니다.
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전략적 자산 배분
우리는 암호화 자산을 전통적인 스톡 공간에 매핑하려고 합니다. 서로 다른 주식 부문은 특정 시장 조건에서 더 나은 성과를 거두는 것으로 몇 번이고 나타났습니다. 비즈니스 사이클 프레임워크는 더 나은 전략적 할당 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 금융 및 에너지는 금리 상승 환경에서 이익을 얻는 경향이 있습니다.
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유동성 및 시장 깊이
미국 주식 시장은 주당 37.5시간 운영됩니다(개장 전 및 시간외 거래 제외). 암호화폐 시장은 결코 멈추지 않습니다. 깊은 시장은 거래자가 시장 이동에 대한 두려움 없이 대량으로 자산을 거래할 수 있고 주문이 실행될 때 점점 더 불리한 가격을 받을 수 있는 시장입니다. 유동성과 변동성은 전통적인 시장에서 강한 음의 상관관계를 가지고 있습니다. 암호화폐 시장은 미국 주식보다 약 50배 작을 뿐만 아니라 거래량도 더 넓은 기간에 걸쳐 분산되어 있습니다. 이로 인해 주요 자산의 경우에도 깊이가 부족하고 유동성이 부족한 기간이 발생했습니다.
암호화폐 시장의 유동성 부족은 변동성을 악화시켰습니다. 투자자를 위한 교훈은 특히 레버리지가 있는 경우 최악의 유동성 시기에 자신의 익스포저를 보다 면밀히 모니터링해야 한다는 것입니다. 볼륨은 미국 오픈에서 가장 높았고 아시아 오픈에서 다시 약간 높아졌습니다. 이 미국 중심의 거래 패턴은 전통적인 시장을 반영하지만 미국과 비교하여 아시아 태평양 지역의 채택을 감안할 때 cryptocurrencies는 다소 놀랍습니다.
유동성이 가장 낮을 때 미국 시장이 마감될 때 변동성이 최고조에 달합니다. 미국 거래 초기와 후기 사이에 실현된 변동성은 거의 두 배가 되었습니다.
변동성은 알파 기회를 낳습니다. 주식 공간에서 초과 수익 기회는 베이시스 포인트로 측정되며, 암호화폐에서는 백분율로 측정됩니다. 별 이유 없이 자산이 하루 안에 두 자릿수 비율로 움직이는 것을 보는 것은 드문 일이 아닙니다. 이러한 폭력적인 움직임을 일으키는 것은 무엇입니까? 명확한 이유를 지적하기는 어렵지만 유동성은 확실히 중요한 요소입니다. 시장 깊이와 청산 수준을 이해하는 것이 성과를 내기 위한 핵심입니다.
기술적 분석
기술적 분석
기술적 분석은 금융 분야에서 가장 널리 논의되는 주제 중 하나입니다. 가장 기본적인 형태의 기술적 분석은 주식, 채권, 통화 등의 차트에서 반복 가능한 패턴을 찾습니다. 기술자는 패턴과 추세를 식별하고 이를 통해 이익을 얻을 수 있는 위치를 잡으려고 노력합니다. 이것은 대부분의 사람들이 회사 또는 기타 투자를 분석할 때 수행하는 기본 분석과 함께 수익 및 자본 투자와 같이 이를 추진할 수 있는 근본적인 정량화 가능한 요소를 살펴봅니다. 기술적 분석의 기본 가정은 가격이 추세에 따라 움직이고 역사는 반복되며 패턴을 관찰하고 활용할 수 있다는 것입니다.
어떤 사람들에게는 혜택이 되지만 다른 사람들에게는 그저 사람들이 차트에 선을 긋는 쓰레기일 뿐입니다. 이를 반박하는 학문적 연구가 있다. 특정 모드에서 우수하다는 학술 연구가 있습니다. 기술적 분석에 대해 생각하는 가장 쉬운 방법은 작동할 수도 있고 작동하지 않을 수도 있지만 대부분의 투자자는 주요 기술적 패턴을 알고 있다는 것입니다. 그래서 어떤 의미에서 일부 기술 구성은 일종의 자기 충족적 예언이 되었습니다. 기술적 분석은 확실히 주의해야 할 사항입니다. 특히 암호화 분야에서요.
대부분의 암호화 자산이 근본적인 지원이 부족하기 때문에 기술 분석은 실제로 어느 정도 유용한 것으로 입증되었습니다. 과거 BTC 수익률에 대해 훈련된 장기 전용 기계 학습 모델은 더 적은 손실로 단순한 매수 후 보유 전략을 능가할 수 있었습니다.
이러한 기술적 현상은 전통적인 시장에서는 종종 차익거래되지만 암호화폐에서는 어느 정도 지속되는 것으로 보입니다. 이러한 지속성의 이유는 다른 주요 시장에 비해 이 공간에서 자본을 쫓는 기회가 적기 때문일 수 있습니다. 2022년에 헤지 펀드가 단계적으로 폐지되고 자본 배치 기회가 상당히 제한된 이후에는 특히 그렇습니다. 주요 자산 중 암호화폐 유동성은 주식시장에 비해 매우 빈약하다. 12월 거래소의 현물 거래량은 3,570억 달러였으며 나스닥에서만 약 이틀 만에 거래되었습니다.
요약하다
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