Naviguer dans le labyrinthe du portefeuille crypto
Apprends comment la taille du portefeuille influence les retours sur les cryptos et leur corrélation.
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Table des matières
- Les bases de la cryptomonnaie
- L’importance de la taille du portefeuille
- Qu’est-ce que la corrélation ?
- Le degré de liberté
- Mesurer les degrés de liberté effectifs
- Collecter et analyser des données
- Corrélation élevée parmi les cryptomonnaies
- Le modèle factoriel
- Implications pratiques
- Stabilité dans le temps
- Conclusion
- Source originale
La cryptomonnaie a pris d'assaut le monde, et si tu te sens un peu perdu dans ce labyrinthe numérique, pas de panique. On est là pour décomposer ça en morceaux plus simples. Cet article se concentre sur comment la taille de ton portefeuille de cryptomonnaie est liée aux retours que tu peux espérer. On va aussi voir comment les retours de différentes cryptos se corrèlent entre elles, ce qui sonne plus compliqué que ça ne l'est. Pense à ça comme comprendre quels de tes amis passent souvent de bonnes ou de mauvaises journées.
Les bases de la cryptomonnaie
D'abord, parlons de ce qu'est la cryptomonnaie. En gros, les cryptos sont des monnaies numériques ou virtuelles qui utilisent la cryptographie pour la sécurité. Bitcoin, Ethereum, et Dogecoin sont des exemples populaires. Ces monnaies se tradent sur différentes plateformes, et leurs valeurs montent et descendent selon la demande du marché, un peu comme les actions. Cependant, contrairement aux actions, les cryptomonnaies n’ont pas de système centralisé. Elles fonctionnent plutôt sur une technologie décentralisée appelée blockchain.
L’importance de la taille du portefeuille
Maintenant, entrons dans le vif du sujet concernant la taille du portefeuille. Un portefeuille, c'est simplement une collection d'actifs—pense à ça comme à ton portefeuille numérique. En ce qui concerne les cryptos, plus tu as de pièces dans ton portefeuille, plus ton portefeuille sera gros. Un portefeuille plus grand pourrait aider à réduire le risque de tout perdre d'un coup, mais cela peut aussi compliquer les choses.
L’idée est qu’en diversifiant—en investissant dans différentes cryptomonnaies—tu peux potentiellement stabiliser tes retours. Imagine que tu as un saladier de fruits mélangés. Si un type de fruit est pourri, tu as encore d'autres à savourer. Dans le monde des cryptos, si une pièce s’effondre, d'autres pourraient garder leur valeur ou même augmenter, ce qui peut atténuer le choc.
Qu’est-ce que la corrélation ?
La corrélation est un terme qui fait référence à combien deux actifs sont liés. Dans le monde de la cryptomonnaie, c'est comme comprendre à quel point deux amis décident de porter des tenues assorties. Si deux cryptos montent et descendent souvent en valeur ensemble, elles ont une forte corrélation positive. Si l'une monte tandis que l'autre descend, c’est une corrélation négative.
Comprendre la corrélation peut aider les investisseurs à prendre des décisions éclairées. Par exemple, si deux cryptos ont une forte corrélation positive, investir dans les deux ne te protégera pas beaucoup si elles commencent toutes les deux à perdre de la valeur.
Le degré de liberté
Maintenant, parlons du concept de "Degrés de liberté effectifs." Ça sonne comme quelque chose d'un cours de maths, mais c'est juste une mesure de combien de morceaux d’information indépendants uniques tu as dans ton ensemble de données. En des termes plus simples, ça aide à déterminer à quel point ton portefeuille reflète le marché global.
Quand tu crées un portefeuille à poids égal (où tu investis le même montant dans chaque crypto), les degrés de liberté effectifs deviennent pertinents. Plus tu inclus de cryptos, moins tu prends de risque en mettant tous tes œufs dans le même panier.
Mesurer les degrés de liberté effectifs
Pour mesurer les degrés de liberté effectifs, les chercheurs mènent souvent des expériences. Ils prennent une sélection aléatoire de cryptomonnaies et analysent comment leurs retours se comportent ensemble. Ce processus implique de regarder comment les retours changent à mesure que différentes cryptos sont ajoutées au portefeuille.
Pense à ça comme tester différentes recettes de smoothies avec des fruits pour voir quelle combinaison offre le meilleur goût. En mélangeant différents actifs, ils peuvent analyser quelles combinaisons donnent un retour plus fructueux.
Collecter et analyser des données
En faisant ces analyses, les chercheurs rassemblent des données réelles provenant des échanges de cryptomonnaies. Cela implique de collecter les changements de prix quotidiens de chaque crypto au fil du temps. Par exemple, ils pourraient collecter des données sur les prix toutes les dix minutes et ensuite calculer les retours quotidiens.
Une fois les données collectées, les chercheurs examinent comment les retours se comparent entre différents actifs, créant un tableau plus clair de comment les Corrélations se comportent sur le marché. Ces données sont cruciales pour trouver des modèles qui peuvent informer les stratégies d'investissement.
Corrélation élevée parmi les cryptomonnaies
Les premières découvertes suggèrent que beaucoup de cryptos ont tendance à afficher une forte corrélation entre elles, ce qui signifie que leurs retours se déplacent souvent en synchronisation. C’est un peu comme avoir un groupe d’amis qui semblent toujours avoir le même état d’esprit, que ce soit joyeux ou triste.
Pour quiconque investi dans les cryptomonnaies, c'est un facteur important. Si tu investis uniquement dans des actifs hautement corrélés, tu pourrais finir par prendre plus de risques que tu ne le penses.
Le modèle factoriel
Un outil utilisé pour analyser les retours est le modèle factoriel, qui tente d'expliquer comment différentes variables affectent les retours des actifs. Pense à ça comme à un livre de recettes qui décrit quels ingrédients (facteurs) contribuent au goût global (retours).
Par exemple, un facteur commun pourrait être la tendance générale du marché. Si le marché est en plein essor, beaucoup de cryptos refléteront probablement cette tendance, indépendamment de leurs qualités individuelles.
Cependant, les données suggèrent qu’un modèle isotrope simple pourrait parfois mieux correspondre au comportement des retours de cryptomonnaie que des modèles factoriels complexes. Cette approche plus simple traite les retours de manière similaire dans l'ensemble, au lieu de voir chaque actif individuel comme un cas unique.
Implications pratiques
Alors, qu'est-ce que tout ça signifie pour le trader ou l'investisseur moyen en cryptomonnaie ? Eh bien, quelques points pratiques peuvent être soulignés :
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Diversifie intelligemment : Si tu investis dans des cryptos, pense à mélanger différentes pour éviter une forte corrélation. Comme ça, si l'une ne performe pas bien, les autres pourraient compenser.
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Sois conscient de la forte corrélation : Si la plupart de tes actifs montrent une forte corrélation, tu devrais peut-être réévaluer ta stratégie. Ça pourrait mener à des risques plus élevés que prévu.
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Pense à la taille du portefeuille : La taille de ton portefeuille compte. Les Portefeuilles plus grands pourraient offrir plus de stabilité, mais ils peuvent aussi compliquer ton processus de décision.
Stabilité dans le temps
Un aspect fascinant des cryptomonnaies est comment la relation entre différentes pièces peut rester stable au fil du temps. En étudiant des données collectées sur plusieurs années, les chercheurs peuvent observer si ces corrélations restent vraies ou si elles changent avec les tendances du marché.
Comprendre cette stabilité est crucial, car ça aide les investisseurs à prédire des résultats potentiels et à prendre de meilleures décisions. Pense à ça comme savoir que peu importe la saison, ton restaurant préféré va toujours servir la meilleure pizza.
Conclusion
Dans le monde en constante évolution des cryptomonnaies, comprendre les relations entre différentes pièces et les portefeuilles que tu détiens est essentiel. En regardant les retours, les corrélations et les degrés de liberté effectifs, tu peux t'armer de meilleures informations pour prendre des décisions d'investissement.
La cryptomonnaie ne consiste pas seulement à surfer sur les hauts et les bas ; c'est aussi comprendre les motifs derrière ces mouvements. Avec cette connaissance, tu peux aborder tes investissements de manière plus stratégique et confiante, un peu comme maîtriser l'art d'équilibrer les garnitures sur ta pizza pour obtenir la part parfaite !
Alors que le marché de la cryptomonnaie grandit et évolue, continuer à rassembler et analyser des données fournira des insights plus profonds sur les stratégies d'investissement. Plus tu sais, mieux tu seras équipé pour naviguer dans les twists et les turns de ce paysage numérique excitant. Alors, mets ton chapeau d'investisseur, prends ton portefeuille numérique, et embarquons ensemble dans cette aventure financière !
Source originale
Titre: Correlation without Factors in Retail Cryptocurrency Markets
Résumé: A simple model-free and distribution-free statistic, the functional relationship between the number of "effective" degrees of freedom and portfolio size, or N*(N), is used to discriminate between two alternative models for the correlation of daily cryptocurrency returns within a retail universe of defined by the list of tradable assets available to account holders at the Robinhood brokerage. The average pairwise correlation between daily cryptocurrency returns is found to be high (of order 60%) and the data collected supports description of the cross-section of returns by a simple isotropic correlation model distinct from a decomposition into a linear factor model with additive noise with high confidence. This description appears to be relatively stable through time.
Auteurs: Graham L. Giller
Dernière mise à jour: 2024-12-05 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.04263
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.04263
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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