加密貨幣與整個市場的相關性分析
近些天，虛擬貨幣的市場遭遇大潰敗，市場情緒低迷。
恐慌情緒的爆發讓許多投機者帶著資金加速撤離，甚至虛擬貨幣的持有者也開始杞人憂天，擔心虛擬貨幣體系是否會崩塌。
Coinmarketcap的主頁也被一片紅海所淹沒。查看七天的價格走勢圖，竟然發現每個數字貨幣的行情都竟然的相似，好像是粘貼複製的一樣。
Coinmarketcap
如果出現這種情況，我們必須理解：
所有的加密貨幣都與市場有關嗎？
有哪些加密貨幣可以抵抗市場趨勢？
筆者一直對下面的問題深感好奇。所以，筆者準備帶大家通過分析歷史數據，嘗試解決下面問題。
有多少加密貨幣與整體市場密切相關？
有多少加密貨幣與比特幣密切相關？
哪些加密貨幣與整體市場最不相關？
哪些加密貨幣與比特幣最不相關？
Coinmarketcap上排名前20的加密貨幣之間的相關性？
歷史數據
筆者將帶你們分析Coinmarketcap (CMC)上2年的歷史數據，也就是從2016年6月22日至2018年6月20日。
由於每種加密貨幣在不同交易所的價格大相徑庭。這也是為什麼我會採用CMC上數據的原因。CMC通過對每個交易所的所有幣種的成交量加權平均價。
前提
我們只關注CMC上擁有120天完整數據的加密貨幣。
我們主要關注CMC上市值前200的加密貨幣。筆者關注擁有中等到大型體量的加密貨幣，因為他們擁有足夠的交易量和流動性。
正式開始
我們首先要做的就是獲取數據。CMC提供當前數據API介面，但不能獲取歷史數據。但是，從CMC歷史快照（https://coinmarketcap.com/historical/）中可以爬取歷史數據。
Coinmarketcappy為我們提供總市值的歷史數據，cryptomarketcap-historical-prices為我們提供單個加密貨幣的歷史數據。
1、 有多少加密貨幣與整體市場密切相關？
在我們了解結果之前，首先要弄清楚如何計算BTC和市場的關係。
以防重複BTC市值，我們要從所有加密貨幣的總市值中減去BTC市值。
公式：Rest of the Market Cap = Total Market Cap?—?Individual Market cap
我們獲得了BTC市值和整體市值的數據之後，就可以計算出整個時間段內兩者之間的皮爾森相關係數。
相關係數為+1意味著這兩者呈正相關。相反，相關係數為-1意味著呈負相關。如果相關係數為0，則表明兩者之間沒有明顯的線性關係。
下面就是BTC和整個市場的關係矩陣：
相關係數為0.92
我們所需要做的就是重複上述步驟，將市值前200的加密貨幣都計算一遍。然後，我們可以根據相關係數繪製一個直方圖和密度圖。
由圖可知，市值前200中的大多數加密貨幣與市場高度相關。
市值前200加密貨幣中的75%的相關係數在0.67以上
市值前200加密貨幣中的50%的相關係數在0.80以上
這些數據表明當整個市場上漲時，大部分加密貨幣都會上漲。反之亦如此。
2、 有多少加密貨幣與比特幣密切相關？
比特幣一直被當做是加密貨幣之王。雖然比特幣的統治力不如過去，許多人仍認為大多數加密貨幣的起伏隨著比特幣的波動。
讓我們用數據說話！
想要了解市值前200的加密貨幣與比特幣之間的聯繫，我們也要採用之前的計算方法。
以以太坊為例：
我們在拿到BTC和ETH市值的歷史數據之後，就要計算他們在這段時期內的相關性。
BTC和以太坊的相關係數為0.87
然後在計算市值前200加密貨幣與BTC之間的關係，密度圖如下：
之前提到的大多數加密貨幣跟隨者比特幣波動的結論確實存在，結論如下：
市值前200加密貨幣中的75%與比特幣的相關係數在0.44以上
市值前200加密貨幣中的50%與比特幣的相關係數在0.67以上
很明顯，市值前200的加密貨幣與比特幣的相關性小於它們與整個市場的相關性。
筆者最初的假設是，比特幣價格下滑，比特幣與整個市場的關係也會變弱。似乎這種假設不正確。
當比特幣佔總市值a%，2017年早期下滑時，比特幣與總體市場的相關性並不跟隨比特幣市值變化。如下圖所示：
3、 哪些加密貨幣與整體市場最不相關？
按照升序的順序來排列我們之前計算的相關係數，我們就能獲得數據，如下所示。
從數據可以看出，與整體市場呈負相關的加密貨幣很少。由於Dai屬於穩定代幣，所以出現在這裡並不奇怪。
4、 哪些加密貨幣與比特幣最不相關？
與上面方式相同，只需排序即可。如下所示：
從數據可以看出，與整BTC呈負相關的加密貨幣很少。有趣的是，比特現金和比特幣的其它分叉幣與比特幣的相關程度並不高。
5、Coinmarketcap上排名前20的加密貨幣之間的相關性？
現代投資組合理論之父Harry Markowitz認為，最需要考慮的風險因素就是資產對投資組合整體風險的作用，而不是孤立資產的風險。
這意味著在您的投資組合中加密相關性較低或負相關的資產，您可以降低整體差異，從而降低投資組合風險。
在排名前20數據中，我們可以看到一些加密貨幣的相關性比較低，比如BTC 和Vechain、Dash 和 Vechain、Ethereum-Classic 和NEM。
皮爾森相關係數的限制
雖然皮爾森相關係數在數據分析中作用較大，但仍有一些局限性。
皮爾森相關係數假設線性關係
線性關係易於理解並易於建模。但是，兩種資產之間的許多關係是非線性的。它可以是多項式、指數等。在這些情況下，皮爾森相關係數簡化了這種關係。
係數不隨時間改變
皮爾森相關係數只用戶計算整個時間段內單個數字，不能用戶計算隨著時間的改變值。
上圖展示了相關性隨著時間而改變。某些事情在過去有某種關聯，並不意味著這種關係將會持續下去。許多加密貨幣的30天滾動關聯就像這樣。
我們還處於行業的早期階段，加密貨幣之間的關係還不能確定。分析數據可以讓我們了解過去，做好準備，在未來不那麼手足無措。
文章作者：Anthony Xie
文章來源：https://hackernoon.com/how-many-cryptocurrencies-are-simply-following-the-market-8b48b2cefc63
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