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灰度:加密货币在传统投资组合中的作用

加密资产是一种高风险高回报的投资选择,可以作为现代投资组合的一部分,帮助投资者克服传统投资组合构建的挑战。将比特币适当地分配到投资组合中可以提高总回报和风险调整回报。然而,数字资产投资属于高风险投资,可能导致损失。投资者应该注意早期历史回报和波动性可能会夸大预期,并考虑不同的假设来测试资产的表现。

Zach Pandl,Michael Zhao
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原文标题:The Role of Crypto in a Portfolio

原文作者:Zach Pandl,Michael Zhao

原文来源:grayscale

编译:Lynn,火星财经

  • 由于债券回报率较低、收益集中于股票、资产之间的相关性较高以及宏观风险,建立多元化投资组合变得更加困难。
  • 在灰度,我们相信加密资产类别可以成为构建有效投资组合的有用成分。比特币和其他数字资产历来提供高回报(高风险)且与公共股票的相关性较低。这意味着它们有潜力为投资组合回报和投资组合多元化做出贡献。
  • 加密货币是一种不稳定的资产类别,因此一点点就可以发挥很大作用。我们的分析表明,大约 5% 的加密货币配置有助于最大化投资者的风险调整回报,否则他们将持有平衡的股票和债券投资组合,尽管配置到加密货币也往往会增加投资组合风险。
  • 投资者在投资加密货币之前应考虑自己的情况和财务目标。该资产类别应被视为高风险,可能不适合短期资本需求和/或高风险厌恶的投资者。

在组建金融资产投资组合时,通常会向普通投资者提供一些标准建议:拥有多元化的股票和债券组合,通常在早期持有更多股票,在临近退休时持有更多债券,尽可能使用税收优惠账户,避免试图把握市场时机,并在每个类别中寻找最佳的投资产品。如果股票和债券都产生健康且不相关的回报,那么这个建议应该会带来良好的结果。

但今天的投资者面临着一系列新的挑战。一方面,自 1980 年左右开始的通胀长期下降已经结束。在这种环境下,债券可能难以产生与过去四十年相当的回报。此外,许多资产现在的相关性更高,因此投资者通常会失去在投资组合中同时拥有这些资产所带来的一些多元化收益。大型机构投资者试图通过进入私人资产市场(例如私募股权、房地产、风险投资)或利用杠杆(即借贷来提高回报)来应对这些挑战,但这些选择通常不适用于普通储户。

在灰度,我们相信,在考虑现代的、面向未来的金融投资组合时,加密资产类别可以成为解决这些挑战的一种方法。比特币和其他数字资产是高风险/高回报潜力的投资,任何人都可以在公开市场上进行投资,通常与股票的相关性较低。Grayscale Research 认为,在多元化投资组合中对加密资产类别进行适度配置可能有助于提高总回报和风险调整回报,同时也会降低投资组合风险。每个投资者都有独特的目标,应该考虑自己的情况,但 Grayscale Research 的分析表明,大约 5% 的加密货币配置可能有助于优化典型投资组合的风险调整回报。

现代投资者面临的五个挑战

对于上一代美国投资者来说,持有均衡的国内资产投资组合(通常是股票和债券的 60/40 组合)效果很好。例如,从1980年到2019年的四十年(即从通货紧缩时期开始到新冠疫情期间),美国股票和政府债券的60/40投资组合产生了8.6%的年化回报率——是回报率的两倍多现金。[1]在灰度研究中,我们看到了当代投资者可能更难在传统市场中找到高回报和多元化策略的几个原因。

  1. 债券牛市结束。1979 年,保罗·沃尔克 (Paul Volcker) 领导的美联储决定认真对待降低通货膨胀问题。这些努力取得了成功:通货膨胀在 1980 年达到顶峰,长期国债收益率在次年达到顶峰(图表 1)。在接下来的几十年里,通货膨胀和债券收益率都稳步下降,债券回报率大幅下降。[2]我们认为,我们现在处于不同的体制中:通货膨胀率更高且波动更大,美联储明确采取的政策有时会导致通货膨胀率高于其目标。通胀上升可能会损害固定收益回报,自 2019 年以来,购买美国国债的投资者每年损失约 1%。[3]债券仍将是许多投资者投资组合的重要组成部分,但 20 世纪 80 年代初开始的长期牛市似乎已经结束。

图表1:债券收益率的长期下降已经结束

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  1. 股票收益越来越窄。尽管债券最近表现不佳,但股票继续产生稳健的回报。问题是这些收益变得极其有限。自 2010 年(即 2008-09 年金融危机以来的时期)以来,在主要资产类别中,只有美国股票产生了引人注目的回报(图表 2)。此外,在美国股市中,只有少数股票仍在表现。例如,去年,“Magnificent 7”巨型科技股(AAPL、MSFT、AMZN、NVDA、GOOGL、META 和 TSLA)上涨了 107%,而标准普尔 500 指数中其余 493 只股票仅上涨了 5% %。[4]美国市值加权指数的投资者现在高度关注这七家公司的前景。

图表 2:美股是唯一的游戏

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  1. 相关性更高。通过持有一篮子低相关性资产,投资者可能会比持有任何单个资产获得更好的风险调整回报。然而,资产之间的相关性增加,因此投资者的多元化收益越来越小:股票与债券的相关性更强,国际股票与美国股票的相关性更强(图表3)。随着跨资产相关性的上升,建立具有有吸引力的风险调整回报的投资组合变得更加困难。[5]

图表 3:相关性上升意味着多元化收益减少

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  1. 公共市场萎缩。尽管美国经济随着时间的推移而增长,但上市公司的数量却没有增长。根据世界交易所联合会的数据,美国上市公司的数量在 1997 年达到顶峰,此后大部分都在下降(图表 4)。[6]首次公开募股(IPO)可以成为投资者接触具有相对较高回报潜力(有时与其他股票相关性较低)的创新公司的一种方式。但是,由于各种原因,越来越多的公司正在避免上市或退市(即被收购和私有化)。尽管机构投资者可能仍然能够在私人市场上获得这些机会,但大多数个人投资者却不能。

图表 4:青睐私募市场的创新公司

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  1. 宏观风险上升。经济学家将 20 世纪 80 年代中期到 2008-09 年金融危机期间称为“大稳健”:这是 GDP 强劲增长和温和衰退、通胀低且稳定、对自由贸易和资本流动的开放程度不断提高以及经济增长的平静时期。美国的地缘政治主导地位。不用说,这些宏观条件对投资者有利。但不幸的是,我们认为,未来几年可能会带来不太有利的经济和政治结果。今天的投资者可能不得不应对更高、更不稳定的通胀、巨额政府债务负担、更高的关税和国际资本流动的摩擦,这些都可能影响投资组合的回报。

加密货币可以成为现代投资组合中的有用成分

公共区块链是一项突破性技术,我们预计它最终将改变全球金融体系。从投资的角度来看,储户往往会考虑基于区块链的代币(这一新资产类别的组成部分)的风险和回报特征。尽管有许多不同的代币,每种代币都有自己的用例,但总的来说,它们的回报特征表明,投资加密资产类别可能有助于投资者克服当今现代投资组合构建的一些挑战。

在传统资产市场中,投资者面临着众所周知的风险与回报之间的权衡(图表 5)。[7]例如,固定收益资产通常在风险较低的情况下提供较低的回报,而股票市场在风险较高的情况下提供较高的回报。为了帮助改善风险/回报权衡,近年来许多机构投资者已配置到私募市场(例如私募股权、房地产、风险投资),或采用结合借贷/杠杆的策略来提高回报(例如风险平价) )。这些方法通常很有效,但并不总是适合个人投资者。

图表 5:传统资产在风险和回报之间提供了熟悉的权衡

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从风险/回报的角度来看,加密资产类别扩大了个人投资者的机会集(图表 6)。例如,比特币的年化回报率约为50%,年化波动性约为75%;以太坊的风险/回报范围甚至更远。[8]从历史上看,在传统资产中,风险投资提供最高的风险/最高的潜在回报。这些投资的平均年化回报率约为20%,年化波动性约为30%。[9]加密资产拓宽了公开市场投资者可获得的风险和回报范围。换句话说,对于愿意承担更多风险的投资者来说,加密资产类别有可能以交易所广泛提供的流动工具的形式带来更高的总回报。

图表 6:加密货币扩大了公开市场的风险/回报范围

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此外,比特币和其他加密资产的回报率与公共股票的相关性相对较低(图表 7)。例如,如果比特币具有高回报但与股票高度相关,将其纳入投资组合可能会提高总回报,但不会提高风险调整回报。事实上,它产生了高回报和低相关性,这意味着比特币可以通过更高的回报和更好的多元化来使投资组合受益。

图 7:比特币还带来了多元化的好处

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一点点就能走很长的路

在构建投资组合时,投资者通常会考虑总回报(未来是否能够实现某些财务目标)以及风险调整回报(其回报是否能为风险提供足够的补偿)。由于加密货币是一种相对高风险/高回报潜力的资产类别,因此将其添加到投资组合通常会提高预期总回报(以及投资组合风险)。因此,我们考虑在某些假设下产生最高预期风险调整回报的金额(尽管添加任何加密货币配置可能会导致更大的投资组合波动)。

特别是,Grayscale Research 考虑了一个假设的投资者,该投资者持有经典的 60/40 股票和债券投资组合,并使用蒙特卡罗方法模拟了他们的预期回报(详细信息请参阅技术附录)。然后,我们考虑了将比特币添加到这个投资组合中(从 60/40 的股票和债券组合中按比例减去)如何改变其夏普比率(风险调整回报的衡量标准)。[10]从风险/回报的角度来看,夏普比率最高的投资组合可以被认为是最佳的。由于其历史较长,我们在本次练习中使用比特币作为代表数字资产,而不是其他代币。

图表 8 显示了我们的基线模拟的结果。随着比特币以小幅增量添加到经典的 60/40 投资组合中,预期夏普比率最初会上升。原因在于,虽然比特币是一种波动性较大的资产,但其回报率较高,且与传统资产的相关性较低。夏普比率持续上升,直到比特币达到总投资组合的约 5% 份额,然后开始趋于平稳。在那之后,增加比特币配置预计不再会提高风险调整后的回报。

图表 8:随着比特币添加到 60/40 投资组合,假设的风险调整回报率上升

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当然,这只是一组特定假设下的一次模拟,并不能保证未来的回报将反映过去的回报。为了对我们的结果进行压力测试,灰度研究改变了三种资产的预期回报、波动性和相关性(详细信息请参阅技术附录)。这些情况中的每一种都会导致比特币数量略有差异,从而导致夏普比率最高的投资组合,投资者在分配到资产类别之前应考虑这种不确定性。一般来说,如果最佳投资组合提供更高的回报、更低的波动性、与传统资产的相关性更低或这些属性的组合,那么它会持有更多的比特币。

在我们的基线模拟和压力测试中,我们的假设模拟表明,对于原本持有经典股票组合的投资者来说,将投资组合的大约 5% 分配给比特币会带来平均风险调整后的最高回报,尽管投资组合波动性更高和债券。加密货币是一种不稳定的资产类别,因此一点点就可以发挥很大作用。

购买和“持有”

需要强调的是,投资数字资产可能并不适合所有人。在本分析中,我们考虑了持有经典 60/40 投资组合的代表性投资者。然而,实际上有许多类型的投资组合可以满足不同的财务需求。例如,一些投资者持有低波动性资产的投资组合,因为他们的资本专门用于即将到来的支出(例如购房或大学学费)。加密货币是一种高波动性资产类别,随着时间的推移可能会产生强劲的回报,但也可能在短期内损失重大价值。此外,一些投资者青睐固定收益证券或派息股票等创收资产。尽管某些加密资产会产生收入,但在大多数情况下,与资产的波动性相比,收益会较低——加密货币是主要为了资本增值而持有的资产类别。

尽管存在一些例外,但灰度研究的分析表明,传统的平衡投资组合可以通过适度配置加密货币(大约占金融资产总额的 5%)来实现更高的风险调整回报。由于加密货币是一种高风险/高回报潜力的资产类别,与股票的相关性较低,因此加密资产可以帮助投资者克服目前面临的一些投资组合构建挑战。分配加密货币并不会改变有关投资组合构建的其他传统思维,包括在临近退休时减少投资组合波动性、尽可能使用税收优惠账户,以及避免试图把握市场时机(即购买和“持有”)。

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关于【灰度:加密货币在传统投资组合中的作用】的延伸阅读

  • EFL冠军球队Watford Football Club将通过数字投资平台Republic出售俱乐部股权

    Watford Football Club与投资平台Republic合作,向投资者开放约10%的股份,包括球迷。通过在线平台和合作平台购买股份,筹集资金用于加强球队表现和品牌价值。俱乐部拥有近150年历史,近年来经历转型,拥有领先设施和国际认可的球员招募计划。合作旨在吸引更广泛的投资者群体,特别是球迷。股份价格为12.44英镑,最低投资额为49.76英镑。俱乐部估值1.75亿英镑,目标筹集资金约1750万英镑。有意购买股权的投资者可通过Seedrs和Republic平台参与。俱乐部由Pozzo家族持有,致力于重返英超联赛。Republic是一家总部位于纽约的金融企业,已部署超过20亿美元资金。Seedrs是欧洲领先的在线私人投资平台,拥有近300万全球会员。

  • HTX Ventures 宣布投资 NexGami,以发展 GameFi 生态系统

    火币HTX的投资部门HTX Ventures宣布对Web3游戏平台NexGami进行战略投资,旨在成为游戏竞技赛事的主要场所。NexGami最近筹集了250万美元的资金,为游戏开发者提供无缝集成,玩家可组织比赛、争夺奖励、分享游戏体验。HTX Ventures支持NexGami吸引更多人进入Web3,通过投资和孵化推动区块链生态系统发展。目前,HTX Ventures已支持超过200个项目,与顶级区块链基金合作,共同打造区块链生态系统。

 

技术附录

为了确定比特币在投资组合中的适当份额,我们使用蒙特卡罗方法模拟了预期回报。具体来说,对于每次将比特币增量添加到 60/40 投资组合(范围从 0% 到 25%),我们在 60 个月内模拟了 1,000 个随机投资组合(即 26,000 个五年期模拟)。然后,我们计算投资组合中每个比特币份额的回报、波动性和夏普比率的平均值(例如,当比特币在投资组合中的份额为 0%、1%、2% 等时的平均夏普比率)。

该分析的一个关键要素是考虑加密货币与其他资产类别的相关性的影响,因为这决定了其在投资组合背景下的多元化收益。模拟相关随机变量涉及更先进的统计技术。为了调整国债、标准普尔 500 指数和比特币之间的相关性,我们采用了 Iman-Conover 方法。该方法非常有用,因为它能够改变一组变量的相关结构,同时保留它们各自的边际分布。

该方法涉及的关键步骤是:

  1. 排名转换:每个变量的值都替换为其排名,将数据转换为均匀分布。
  2. 归一化和转换为 Z 分数:这些排名经过归一化,然后转换为 z 分数,将它们与标准正态分布对齐。
  3. 相关调整:然后,我们使用目标相关矩阵的 Cholesky 分解来调整这些 z 分数,将数据与我们所需的相关结构对齐。
  4. 转换回原始尺度:最后,将调整后的 z 分数转换回数据的原始尺度,确保保持每个变量的原始分布特征。

这个 Iman-Conover 对我们的分析很有帮助,因为它可以真实模拟不同资产(尤其是比特币)在各种相关场景下如何在投资组合中相互作用。

对于我们的基准统计数据,我们选择了 2014 年之后的比特币回报数据。这一选择是基于对 2014 年左右比特币收益分布变得更加稳定并接近正态分布的观察(图表 9)。对于股票和债券,基线分布是自 1980 年以来测量的。

图表 9:2014 年以来比特币的回报分布更加稳定

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在模拟我们分析的回报分布时,我们假设包括比特币在内的所有资产的回报均呈正态分布。这种假设是金融建模中的标准方法,提供了简单性和现实性之间的平衡。然而,我们承认现实世界的回报,特别是像比特币这样的资产,可能并不严格遵循正态分布。对于比特币来说,历史回报(特别是使用 2014 年之前的数据)显示出正偏度的证据(图表 10)。对于亲风险资产类别来说,这是一个罕见且有吸引力的属性(即大多数亲风险资产类别具有负偏度)。如果我们将比特币的正偏度纳入分析中,那么在其他条件相同的情况下,最佳投资组合的配置将大于 5%。

图表 10:比特币的历史回报显示出正偏度

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正如正文中所讨论的,我们用各种替代情景对我们的结果进行了压力测试,反映了股票、债券和比特币未来收益分布的不确定性,以及这些资产之间的相关性(图表 11)。总的来说,我们的压力测试支持这样的结果:投资组合中平均大约 5% 的加密货币配置可能是合适的。

图表 11:我们的压力测试表明,平均 5% 的加密货币分配是最佳的

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[1]回报不含费用,基于指数回报;您不能直接投资指数;资产回报基于标准普尔 500 价格回报指数和彭博-巴克莱美国国债总回报指数;1980年至2019年的年度数据;现金回报基于 1990 年以来的标准普尔美国国库券总回报指数;往年根据美联储 300 万国库券收益率数据估算。

[2]在此期间,超过现金的国债票息收益率每年使国债回报增加 1.9%,而收益率的长期下降每年又增加 1%。

[3]由 Grayscale Research 根据彭博-巴克莱美国国债总回报指数计算得出。

[4]由灰度研究使用彭博数据计算,截至 2023 年 12 月 31 日。灰度研究从指数总回报中减去了七大股票回报的贡献。

[5]如需更多背景信息,请参阅“全球股票市场联系降低多元化潜力”,Karen Lewis,达拉斯联邦储备银行经济通讯,2012 年 2 月。

[6]有关更多背景信息,请参阅“美国上市差距”,Craig Doidge、G Andrew Karolyi 和 Rene Stulz,NBER 工作论文系列,2015 年 5 月。

[7]图表5和图表6基于指数的回报;您不能直接投资指数;指数包括:标准普尔 500 指数、纳斯达克 100 指数、罗素 2000 指数、MSCI ACWI、MSCI World、MSCI EM、彭博-巴克莱全球综合指数、彭博-巴克莱美国综合指数、彭博-巴克莱美国企业指数、彭博-巴克莱美国高收益指数、彭博-巴克莱欧元指数综合、彭博-巴克莱日本综合、彭博-巴克莱新兴市场美国综合、摩根大通GBI-新兴市场全球多元化、德意志银行交叉资产CTA趋势、德意志银行新兴市场外汇等权重、标准普尔/高盛指数、GSAM外汇利差、富时风险投资、高级研究风险平价、Preqin Capital 私募股权、Preqin Capital 房地产和对冲基金研究 400。

[8]资料来源:Grayscale Investments 基于 Coin Metrics 数据;比特币从2014年1月到2023年12月回归;以太坊的回报从 2019 年 1 月到 2023 年 12 月。对于最好的资产,其早期历史的回报和波动性可能会夸大投资者的预期。对于更多比特币,请参阅附录,了解有关该资产历史回报分布的更多详细信息。 

[9]基于 1996 年 1 月至 2023 年 12 月的富时风险投资指数。回报不包括费用。指数不受管理,不可能直接投资于指数。

[10]我们在模拟中假设现金回报为零。

重要信息

数字资产投资属于投机性投资,涉及高风险,包括投资资金的部分或全部损失。数字资产投资不适合任何无法承受全部投资损失的投资者。

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假设的模拟性能结果具有某些固有的局限性。与实际业绩记录不同,模拟结果并不代表实际交易或管理投资组合的成本。此外,由于交易尚未实际执行,因此结果可能会低估或过度补偿某些市场因素(例如缺乏流动性)的影响(如果有的话)。一般模拟交易程序

还受到这样一个事实:它们的设计是事后诸葛亮的。不代表任何账户将会或可能实现与所示类似的利润或损失。过去的表现并不预示未来的结果。

 

假设的模拟性能结果基于一个模型,该模型使用基于对各种条件和事件的假设的输入,并提供假设的而非实际的结果。与所有数学模型一样,结果可能会根据给定输入的值而显着变化,因此任何假设的相对较小的修改都可能对结果产生重大影响。除此之外,假设的模拟业绩计算并未考虑到特定条件下适用资产特征的所有方面,包括可能对结果产生重大影响的特征。

此外,在评估本文的假设模拟业绩结果时,每个潜在投资者都应该明白,本文并未描述模型中使用的所有假设假设,并且模型未考虑的条件和事件可能会对业绩产生重大不利影响。本文所述资产的绩效。潜在投资者应考虑是否应根据与本文信息中包含的假设不同和/或额外的假设来测试这些资产的行为。

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