Hodlbot

A maioria das pessoas tem a impressão de que os preços das altcoins seguem os preços do Bitcoin para cima e para baixo. Como o Bitcoin representa uma grande parcela do mercado total de criptomoedas quando se move, as altcoins circundantes tendem a se mover na mesma direção também.

No entanto, ainda pode ser uma surpresa que 75% das principais moedas entre as 200 primeiras tiveram uma correlação de 0,91 ou mais com o bitcoin em 2018.

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Observação: este é um post convidado de Anthony Xie, fundador da HodlBot, uma ferramenta que ajuda os investidores a diversificar seus portfólios e automatizar suas estratégias de negociação.

A plataforma é conhecida por tornar mais fácil e simples investir em um índice de criptomoeda. Além dos índices de criptomoeda, o HodlBot também permite que os usuários criem, testem e executem seus próprios portfólios personalizados com base em métricas avançadas de mercado. Não há mínimos de conta ou restrições de país.

2018 apresentou as maiores correlações entre Bitcoin e outras criptomoedas.

A correlação entre as 200 moedas principais e o Bitcoin era maior em 2018 em comparação com qualquer outro ano.

Uma explicação para isso é que 2018 coincidiu com um ano de baixa no mercado. Parece que as vendas galopantes do mercado estão estreitamente alinhadas com as correlações mais altas entre Bitcoin e Altcoins.

Curiosamente, não é verdade para os preços que se movem na outra direção. Durante o bear market de 2017, nunca vimos correlações entre criptomoedas e Bitcoin atingirem um nível tão alto, embora os preços tenham aumentado em toda a linha.

As coisas são diferentes em 2019 – Correlações mais baixas em um mercado lateral

O mercado mudou em 2019. Além da primeira semana de abril, 2019 experimentou principalmente um mercado lateral.

Em um relance, as correlações entre Bitcoin e altcoins parecem significativamente mais baixas em 2019, em comparação com o ano anterior.

Para ter certeza, podemos aplicar um teste estatístico para comparar as duas distribuições de amostra.

Teste t de Welch é usado para testar estatisticamente a diferença entre duas médias de amostra com variâncias subjacentes desconhecidas e desiguais. Em nosso caso particular, queremos aplicar um teste unilateral, uma vez que estamos assumindo que o coeficiente de correlação médio entre Bitcoin e altcoins é menor em 2019.

É assim que vamos definir nossas hipóteses.

Hipótese nula: o coeficiente de correlação médio de criptomoeda entre Bitcoin e Altcoins em 2019 é maior ou igual ao coeficiente de correlação médio de criptomoeda entre Bitcoin e Altcoins em 2018.

Hipótese alternativa: o coeficiente de correlação médio de criptomoeda entre Bitcoin e Altcoins em 2019 é inferior ao coeficiente de correlação médio de criptomoeda entre Bitcoin e Altcoins em 2018.

Teste T unilateral de Welch

Depois de executar o teste, obtemos uma estatística de valor T de -4,99 e um valor p que é muito menor que 0,01.

Portanto, devemos rejeitar a hipótese nula, já que temos muitas evidências sugerindo que o coeficiente de correlação médio entre Bitcoin e Altcoins em 2019 é muito menor do que em 2018.

São boas notícias?

sim. A diversificação funciona melhor quando as correlações são baixas.

Matriz de correlação para as 20 principais moedas por capitalização de mercado em 2019.

Harry Markowitz, o pai da moderna teoria do portfólio, postulou que o aspecto mais importante do risco a considerar é a contribuição de um ativo para o risco geral do portfólio, ao invés do risco do ativo isoladamente.

“Diversificação é o único almoço grátis em finanças” – Harry Markowitz

Isso significa que, ao incluir ativos com correlação baixa ou negativa em seu portfólio, você pode reduzir a variância geral e, portanto, reduzir o risco de seu portfólio. Ativos que são negativamente correlacionados ou não correlacionados tendem a se cancelar.

No HodlBot, criamos índices de criptomoedas para investidores diários. Um índice em que cada moeda está correlacionada a outra não é um portfólio diversificado. É por isso que estamos felizes em ver correlações mais baixas entre os ativos. Simplesmente torna a diversificação do portfólio muito mais eficaz.

Devo levar isso com um grão de sal?

Sim, as correlações podem mudar. A correlação muda ao longo do tempo.

O coeficiente de correlação de um par de ativos muda radicalmente com o tempo. Só porque algo foi correlacionado de certa forma no passado, não significa que o relacionamento se manterá no futuro. A correlação contínua de 30 dias para muitas moedas se parece com isso, uma série de altos e baixos.

O coeficiente de correlação de Pearson assume uma relação linear

Os relacionamentos lineares são fáceis de entender e modelar. No entanto, muitos relacionamentos entre dois ativos não são lineares. Pode ser polinomial, exponencial, etc. Nestes casos, o coeficiente de correlação de Pearson simplifica desnecessariamente a relação.

O conjunto de dados usado nesta análise

Eu puxei os preços das criptomoedas & dados de capitalização de mercado global da Coinmarketcap.

Em uma base anual, tirei uma foto para encontrar as 200 moedas mais bem classificadas por valor de mercado. Em seguida, calculei o coeficiente de correlação com base nos dados de preços daquele ano.

Você pode encontrar o preço & dados de capitalização de mercado para todas as moedas aqui.