Най-добрият праг за стратегии за ребалансиране на криптовалута

>

Това проучване ще бъде първият основен анализ на базирано на прага ребалансиране за портфейли на криптовалути. Целта на това проучване е не само точно да опише историческото представяне на прага на ребалансиране, но да сравнява резултатите с тези на проста стратегия за покупка и задържане, както и периодично ребалансиране. Поради последните съобщения за нашата подкрепа за ребалансиране на праговете в нашето приложение за управление на портфолио, е подходящо да разберем изцяло историческите последици от изпълнението на тази стратегия за дълги периоди от време.

За да осигурим основа за разбиране на това как работи ребалансирането на прагове, публикувахме кратко обяснително парче, което ще ви преведе през стратегията и как тя е приложена в Shrimpy. Преди да продължите, препоръчваме поне да прегледате тази статия тук:

Ребалансиране на праговете – Еволюцията на управлението на портфейла от криптовалути

Сега, след като сте разбрали как работи ребалансирането въз основа на прагове, бъдете в крак с всички проучвания, които пускаме върху портфолио стратегии от присъединяване към нашата група Telegram.

Предишни проучвания, които оценяват ефективността на периодичното ребалансиране, могат да бъдат намерени в нашия блог тук.

Въведение

Преди да стигнем до данните, нека обсъдим методите за това как е създадено това проучване. Без стабилно разбиране за начина, по който е проведено изследването, не можем да разчитаме на точността на резултатите.

Данни & Търговски изчисления

Данните за това проучване са събрани директно от Bittrex обмен на криптовалута чрез услугата на трета страна CoinAPI. CoinAPI е доставчик на данни, който събира и архивира данните от книгите във всяка основна борса за криптовалута. Използвайки приложните програмни интерфейси (API) за данни, разработчиците имат достъп до тези данни за обратни тестове, пазарен анализ и дори данни за ценообразуване в реално време. Нашият екип събра всяка снимка на исторически книги с поръчки от CoinAPI така, че да ни бъде предоставена точна оферта-запитване данни за ценообразуване. Това гарантира, че симулираните ребаланси ще бъдат възможно най-точни при изчисляване на сделките.

Внимание: При изпълнение на обратни тестове трябва да се използват само точни данни за оферта-искане. Използването на обобщени данни от CoinMarketCap или други подобни услуги ще доведе до силно неточни изчисления. Проучванията на скариди никога не са били компрометирани от използването на такива данни.

Данните за това проучване започват на 15 март 2017 г. и се удължава до 20 юни 2019 г.. Това включва както бичия пробег от 2017 г., така и мечия пазар от 2018 г. в опит да се подчертае пълен пазарен цикъл.

По време на всеки симулиран ребаланс сделките ще се изчисляват чрез маршрутизиране на всяка сделка BTC. Всяка от тези симулирани сделки ще включват таксата за търговия .25% което е стандартно за Bittrex. Това означава, че ако нашето портфолио продава LTC за ETH например, бектестът ще симулира 2 сделки, една от LTC към BTC и една от BTC към ETH. И двете сделки ще наложат такса за търговия с .25%. Имайте предвид, че в този пример Bittrex има директен ETH-LTC пазар. За простота нашите backtests няма да вземат предвид тези оптимизации.

Налични са по-усъвършенствани алгоритми за това как да се изпълняват баланси. В предишна наша статия обсъждаме по-сложни алгоритми. Можете да намерите тази статия тук:


Алгоритми за балансиране на портфолио в крипто (част I)

Праг

Праговете, използвани в това проучване варират от 1% до 50%. След първоначалния праг от 1%, обратните тестове оценяват всяко увеличение от 5%. За това се оценяват 5%, 10%, 15% и така нататък, до 50%. Това ни предостави широк диапазон от прагове, които да оценим с надеждата да идентифицираме тенденция.

Ребалансирането на прагове е стратегия, която използва обхвати на отклонения (известни още като „прагове“). Когато отделен актив се отклонява от целевото разпределение, така че текущото разпределение е извън обхвата на отклоненията за този актив, целият портфейл се балансира отново. Това означава дори ако a неженен актив прекрачва прага, всеки актив се ребалансира.

В това проучване отклонението, което всеки актив показва, се сравнява с целевото разпределение за час. Това означава, че веднъж на час данните се оценяват и определят дали прагът е преминат. Ако прагът е преминат, се задейства ребаланс. Следователно, максимална честота на ребалансиране което може да се получи е почасов ребаланс.

Размер на портфолиото & Избор на актив

По време на процеса на изграждане на портфейла, всяко портфолио е разпределени 10 активи. Тези десет активи се избират произволно от наличните активи за периода от 15 март 2017 г. до 20 юни 2019 г. Това означава, че ако активът не е бил наличен през целия период, активът не е включен в това проучване.

Следните активи са тези, които са включени в това проучване:

ABY, AEON, AMP, ARDR, BAY, BITB, BLK, BLOCK, BTC, BTS, BURST, CLOAK, CRW, CURE, DASH, DCR, DGB, DGD, DMD, DOGE, EMC, EMC2, ETC, ETH, EXCL, EXP, FCT, FLDC, FLO, FTC, GAME, GEO, GRC, GRS, IOC, ION, IOP, KMD, KORE, LBC, LSK, LTC, MAID, MEME, MONA, MUE, NAV, NEOS, NLG, NXS, NXT, OK, PINK, PIVX, POT, PPC, QWARK, RADS, RDD, REP, SBD, SHIFT, SIB, SLR, SLS, SPHR, STEEM, STRAT, SWT, SYNX, SYS, TX, UBQ, VIA, VRC, VTC, WAVES, XDN, XEM, XLM, XMR, XRP, XST, XVG, XWC, XZC, ZCL, ZEC.

Екипът ни е очарован от начина, по който разнообразието от портфолио влияе върху производителността. За цялостно проучване по темата, моля, посетете предишното ни проучване тук:

Потребителите на крипто, които разнообразяват, се представят по-добре

Бектестинг

За да анализираме всеки праг на процента, нашето проучване ще комбинира резултатите от 1000 обратни теста. Резултатът е хистограма на всеки праг, която осигурява разпределение, което може да бъде визуално и аналитично изучено. Общо 15 000 обратни теста са били провеждани за това проучване.

В началото на всеки бектест, портфолиото беше посято с $ 5000 начален капитал който беше използван за конструиране на портфолиото и ребаланс по време на бектеста. За по-голяма простота портфолиото беше разпределено като равномерно разпределено портфолио. Това означава, че всеки от 10-те активи е получил точно 10% тегло в портфейла.

Ако се интересувате да научите повече за това как различните дистрибуции влияят върху ефективността, тук публикувахме проучване по тази тема:

Оптимизиране на разпределението на активите за ребалансиране на криптовалута

Изчисления на производителността

В крайна сметка нищо от това няма значение, ако не изчислим ефективността по начин, който хората разбират.

В края на всеки бектест резултатът е единична доларова сума, която е стойността на портфейла. Тази стойност се получава както за пребалансирани обратни тестове, така и за обратни тестове, които са използвали стратегията HODL. Двете получени стойности се сравняват една с друга по следния начин за изчисляване на ефективността:

Изпълнение = ((R – H) / H) x 100

където,

  • R е стойността на ребалансирания портфейл.

  • З. е стойността на портфолиото HODLed.

  • Резултатът е умножено по 100 да конвертирате от десетичен знак в процент.

Резултати

Следващите резултати ще обхванат 15 000 обратни теста в опит да се оцени разликата в ефективността между портфейлите, които са били исторически балансирани и тези, които са HODLed. Като допълнителен ресурс в края, тези резултати се сравняват с тези, които са използвали стратегия за периодично ребалансиране вместо ребалансиране на прага.

Във всеки раздел оценяваме 4 основни атрибута за разпределението. Тези атрибути са следните:

  • Основно разпределение на изпълнението: Обхватът, за който по-голямата част от бектестовете попадат в разпределението на изпълнението. Изчисляваме този диапазон, като вземаме първата група, която има повече от 10 обратни теста в обхвата и включваме всички обратни тестове, докато в кофата има по-малко от 10 обратни теста.

  • Процент на праговите обратни тестове, които надминаха HODL: Процентът на портфейлите, които се представиха по-добре, използвайки стратегия за ребалансиране въз основа на праг вместо HODLing.

  • Средно увеличение на производителността: Средният процентно увеличение, наблюдавано за портфейл, който използва стратегията за ребалансиране на прага вместо HODLing.

  • Средно увеличение на ефективността: Средният процент на увеличение, наблюдаван за портфейл, който използва стратегията за ребалансиране на прага вместо HODLing.

Обратни тестове за ребалансиране на прага

Резултати от обратните тестове за ребалансиране на прага.

1% праг

Фигура 1: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността при покупка и задържане за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представлява колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на броя на обратните тестове, които са попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -89,9% до 337,3%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 76,6%

  • Средно увеличение на производителността: 101%

  • Средно увеличение на ефективността: 84%

1% праг на средна стойност на портфолиото: 84%

5% праг

Фигура 2: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността при покупка и задържане за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представлява колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на броя на обратните тестове, които са попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -44,4% до 663,9%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 93,6%

  • Средно увеличение на производителността: 255%

  • Средно увеличение на ефективността: 216%

5% праг на средна стойност на портфолиото: 216%

10% праг

Фигура 3: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -24,4% до 762,7%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 98,3%

  • Средно увеличение на производителността: 353%

  • Средно увеличение на ефективността: 298%

10% праг на средна стойност на портфолиото: 298%

15% праг

Фигура 4: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -12,9% до 810,1%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 98,6%

  • Средно увеличение на производителността: 365%

  • Средно увеличение на ефективността: 305%

15% праг на средна стойност на портфолиото: 305%

20% праг

Фигура 5: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -20,3% до 807,8%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 98,6%

  • Средно увеличение на производителността: 350%

  • Средно увеличение на ефективността: 295%

20% праг на средна стойност на портфолиото: 295%

25% праг

Фигура 6: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -51,8% до 822,0%

  • Процент на праговите обратни тестове, които надминаха HODL: 98,5%

  • Средно увеличение на производителността: 353%

  • Средно увеличение на ефективността: 289%

25% праг на средна стойност на портфолиото: 289%

30% праг

Фигура 7: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -58,2% до 780,5%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 98,3%

  • Средно увеличение на производителността: 328%

  • Средно увеличение на ефективността: 279%

30% праг на средна стойност на портфолиото: 279%

35% праг

Фигура 8: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -49,5% до 710,5%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 98,1%

  • Средно увеличение на производителността: 322%

  • Средно увеличение на ефективността: 275%

35% праг на средна стойност на портфолиото: 275%

40% праг

Фигура 9: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -49,7% до 746,6%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 97,7%

  • Средно увеличение на производителността: 307%

  • Средно увеличение на ефективността: 268%

40% праг на средна стойност на портфолиото: 268%

45% праг

Фигура 10: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -16,5% до 637,0%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 98,8%

  • Средно увеличение на производителността: 310%

  • Средно увеличение на ефективността: 274%

45% праг на средна ефективност на портфейла: 274%

50% праг

Фигура 11: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ребалансирането на прага със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -12,3% до 710,8%

  • Процент на праговите обратни тестове, които са надминали HODL: 99,1%

  • Средно увеличение на производителността: 316%

  • Средно увеличение на ефективността: 275%

50% праг на средна стойност на портфолиото: 275%

Периодични

Резултати от периодичните ребалансиращи обратни тестове.

Следващите периодични ребалансиращи обратни тестове бяха прекарани на същия набор от исторически данни като праговите ребалансиращи обратни тестове. Единствената разлика е използваната стратегия.

Един час

Фигура 12: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на почасовото ребалансиране със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -93,2% до 336,3%

  • Процент на периодични ребалансиращи обратни тестове, които са надминали HODL: 75,3%

  • Средно увеличение на производителността: 97%

  • Средно увеличение на ефективността: 72%

Едночасов периодичен ребаланс Средна ефективност на портфолиото: 72%

1 ден

Фигура 13: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на ежедневното ребалансиране със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -55,2% до 517,7%

  • Процент на периодични ребалансиращи обратни тестове, които са по-добри от HODL: 95,1%

  • Средно увеличение на производителността: 202%

  • Средно увеличение на ефективността: 166%

Еднодневен периодичен ребаланс Средна ефективност на портфейла: 166%

1 седмица

Фигура 14: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на седмичното ребалансиране със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за конструиране на тази хистограма е – след завършване на обратния тест, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -46,3% до 382,9%

  • Процент на периодични ребалансиращи обратни тестове, които са по-добри от HODL: 94,9%

  • Средно увеличение на производителността: 152%

  • Средно увеличение на ефективността: 131%

Едноседмичен периодичен ребаланс Средна ефективност на портфолиото: 131%

1 месец

Фигура 15: Горната хистограма сравнява процентната ефективност на месечното ребалансиране със стратегията за покупка и задържане. Оста x представлява увеличаване на производителността в сравнение с купуването и задържането за всеки тест за обратна връзка. Оста y е броят на обратните тестове, които попадат във всеки от диапазоните на изпълнение на оста x. Следователно процесът за изграждане на тази хистограма е – след като бектестът приключи, стойността на портфейла на портфейла за ребаланс се сравнява с тази на портфолиото HODLed, използвайки методологията, описана в раздела, озаглавен „Изчисления на ефективността“. От това сравнение получаваме процент, който представя колко по-добро или по-лошо извършено ребалансиране от HODL. Въз основа на този процент ние увеличаваме броя на обратните тестове, попаднали в съответния диапазон на производителност.

  • Разпределение на първичната производителност: -63,5% до 368,4%

  • Процент на периодични ребалансиращи обратни тестове, които са надминали HODL: 92,3%

  • Средно увеличение на производителността: 193%

  • Средно увеличение на ефективността: 121%

1 месец Периодичен ребаланс Средна ефективност на портфейла: 121%

Общ преглед

Комбинирайки тези резултати, можем да генерираме няколко прости диаграми, които ще нарисуват пълна картина на ефективността на средния праг на ребалансиране, докато увеличаваме прага.

Причината, поради която използваме средната ефективност на задните тестове, е, че това помага да се намали влиянието на отклоненията. В резултат на това стигаме до стойност, която ни казва, че 50% от портфейлите се представят по-добре от медианата и 50% се представят по-зле.

Фигура 16: Горната диаграма изобразява средната ефективност на ребалансирането на прага при всеки от съответните процентни прагове.

Горната диаграма показва как ефективността на средния портфейл се увеличава и намалява въз основа на праговия процент. Започвайки с праг от 1%, наблюдаваме най-ниската средна ефективност от 84%. Това бързо се изкачва, докато увеличаваме праговия процент, докато достигнем праг от 15%. Към този момент средната ефективност достига 305%.

Продължаването на увеличаването на нашия праг след 15% не води до допълнително подобряване на ефективността. Вместо това наблюдаваме лек спад в производителността, докато тя се стабилизира около 275%. За да обобщим тези точки по друг начин, можем да изброим изпълненията за всеки от изследваните прагове. За улеснение включихме и сравнение с резултатите от периодичните тестове за ребаланс, извършени през същия симулиран период от време.

Фигура 17: Горната диаграма изброява средната ефективност на ребалансирането на прага при всеки от съответните процентни прагове.

Фигура 18: Горната диаграма изобразява средната ефективност на периодичното ребалансиране за всеки от съответния период на ребалансиране.

Резултатите за стратегията за периодично ребалансиране показват, че пиковата ефективност е получена с 1 ден ребалансиране за този набор от данни и обмен. В случая и на двете стратегии, най-ниска производителност беше получена при използване на стратегия, която доведе до високочестотни ребаланси.

Забележка: Тези данни са специфични за Bittrex. Докато беше установено, че високочестотното ребалансиране намалява производителността в това проучване, нашите минали проучвания, които оценяват данните на Binance, предполагат, че извършването на чести ребаланси на борси с висока ликвидност и ниски такси може да доведе до повишена производителност. Можете да намерите проучването тук.

Съществуват редица фактори, които биха могли да накарат ребалансирането на прага да надмине периодичното ребалансиране. Най-очевидната от тези причини е задействането, основано на нуждите, което използва ребалансирането на прага. По същество, вместо винаги да ребалансира, независимо от състоянието на портфейла, ребалансирането на прагове ще ребалансира само когато портфейлът е станал неправилно подравнен поради движения на пазара. Когато портфолиото е приведено в съответствие с целевите разпределения, няма да се правят опити за ребаланси. Това може да спести от такси за търговия в дългосрочен план.

В допълнение към спестяването на такси, ребалансирането на прагове също така дава възможност на портфейлите да уловят по-точно скокове на пазара. Когато има моменти на голяма нестабилност, периодичното ребалансиране ще игнорира промените до следващия период на ребаланс. От друга страна, ребалансирането на прага ще използва тази променливост, за да е предимство за ребалансиране, когато скокът прекрачи прага.

Тези два основни аспекта могат да позволят ребалансиране на прага както за намаляване на разходите, така и за увеличаване на възвръщаемостта за дълъг период от време.

Заключения

Резултатите ясно илюстрират ребалансирането на прага, надминало както HODLed портфейлите, така и онези портфейли, които използват периодична стратегия за ребалансиране. Докато базираното на периода ребалансиране достигна връх с 166% увеличение спрямо покупката и задържането за 1 ден период на ребалансиране, базираното на прага ребалансиране достигна 305% увеличение на производителността при покупка и задържане за праг от 15%.

Други интересни бележки включват:

  • Ребаланс, основан на 15%, постигна най-голямо разпределение на резултатите от изпълнението.

  • При праг от 50% най-високият процент от портфейлите се представя по-добре от HODL при 99,1%.

  • Едночасовите ребаланси отчетоха най-ниския процент от портфейлите, които надминаха HODL със 75,3%.

15% ребаланс на прага надмина HODL с 305%.

Прагово ребалансиране със скариди

Резултатите са в и ребалансирането на праговете отнесе конкуренцията. Въпреки че е възможно да приложите тази стратегия сами, Скариди може да автоматизира цялата тази стратегия за вас за по-малко от 5 минути. Свържете акаунт за размяна с която и да е основна борса, изберете портфейл и започнете да се възползвате от тази мощна стратегия за ребалансиране.

Регистрирайте се за Shrimpy акаунт

Ако все още не можете да решите дали Shrimpy е подходящ за вас, изпробвайте демото.

Допълнително четене

Автоматизирани средства за индекс на криптовалути – управление на лични активи

Ребалансиране на портфолио за криптовалута

Ботове за търговия с криптовалути – Пълното ръководство

Анализ на високочестотното ребалансиране

Ребаланс срещу HODL: Анализ на мечи пазар

Не забравяйте да ни следвате Twitter и Facebook за актуализации и задавайте всякакви въпроси към нашите невероятни, активни общности на Телеграма & Раздор.

Оставете коментар, за да ни уведомите за вашия опит с ребалансирането на прага!

Екипът на скаридите

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me