이더리움은 일정 기간 동안 안정화되지 않았습니다. 역사적으로 수익률의 표준편차로 측정된 위험은 수익률보다 훨씬 더 안정적인 경향이 있습니다. 주식시장은 이더리움에 비해 상대적으로 안정적이었습니다. 이더리움이 더욱 확립됨에 따라 변동성이 감소할 수 있습니다. 이것은 나에게 잘 자고 푹 자도록 상기시킨다. 주식 시장에는 상위 회로와 하위 회로가 있지만 여기에는 수익률의 롤러코스터가 있습니다. 그러니 현금을 태워 현금을 얻으세요.
A 정규 분포종형 곡선이라고도 하는 는 여러 상황에서 자연스럽게 발생하는 분포입니다. 예를 들어, 종형 곡선은 SAT 및 GRE와 같은 테스트에서 볼 수 있습니다. 대다수의 학생들이 점수를 매길 것입니다. 평균 ©, 반면에 B나 D를 받는 학생의 수는 더 적습니다. F나 A를 받는 학생의 비율은 더 적습니다. 이는 종 모양(따라서 별명)과 유사한 분포를 만듭니다. 벨 곡선은 대칭적인. 데이터의 절반이 왼쪽으로 이동합니다. 평균; 절반은 오른쪽으로 떨어질 것입니다.
많은 그룹이 이러한 유형의 패턴을 따릅니다. 이것이 바로 비즈니스, 통계, 정부 기관 등에서 널리 사용되는 이유입니다. FDA는:
- 사람들의 높이.
- 측정 오류.
- 혈압.
- 시험 점수.
- IQ 점수.
- 급여.
XNUMXD덴탈의 경험적 규칙 데이터의 몇 퍼센트가 특정 수에 속하는지 알려줍니다. 표준 편차 인사말 평균:
• 데이터의 68%가 하나에 속합니다. 표준 편차 의 평균.
• 데이터의 95%가 두 가지 범위에 속합니다. 표준 편차 의 평균.
• 데이터의 99.7%가 XNUMX개 내에 속합니다. 표준 편차 의 평균. -
이더리움 가격 변동도 마찬가지입니다. 이 차트의 놀라운 점은 이더리움 가격 변동이 정규 분포에 비해 평균 주위에 더 많이 분포되어 있을 뿐만 아니라 꼬리가 훨씬 더 두껍다는 것입니다. 정규 분포를 사용하면 관측치의 약 95/0.3가 평균에서 ±XNUMX 표준 편차 떨어져 있는 경향이 있는 반면, 관측치의 XNUMX%는 평균에서 ±XNUMX 표준 편차 떨어져 있는 경향이 있으며 단지 XNUMX%에 불과합니다. 위 그래프에 표시된 것처럼 평균에서 XNUMX 표준편차 이상 떨어져 있습니다.
이 차트에서 볼 수 있는 것은 정규 분포에서 예상하는 것보다 테일 이벤트가 훨씬 더 널리 퍼져 있다는 것입니다. 예를 들어, 이더리움의 일일 최악의 하락은 12년 2020월 45일에 발생하여 코비드-19 대유행 초기에 8% 감소했으며, 그 무렵 주식도 크게 하락했습니다. 평균 가격 변동.
엄청난 가격 상승은 정규 분포보다 훨씬 더 널리 퍼져 있습니다. 예를 들어, 하루 동안 가장 큰 가격 상승인 25.3%는 7년 2017월 19.9일에 발생했으며 전날 XNUMX%의 또 다른 큰 상승폭을 기록했습니다.
이 차트는 수익과 위험을 모두 포착합니다. 여기서는 복합 연간 성장률 또는 CAGR(통계학자는 이를 기하 평균이라고도 함) 또는 시작 값과 끝 값 사이의 성장률(대체 측정 방법은 단순 평균, 평균 또는 산술)로 수익을 측정하고 있습니다. 평균은 수년간의 연간 평균 수익률입니다.) 저는 수익률의 표준편차에 대한 위험을 측정하고 있습니다. 나는 일일 가격 변동을 사용하여 이를 연간 수익률 및 위험 측정값으로 변환하고 있습니다.
이 차트의 놀라운 점은 이더리움이 완전히 다른 위험-수익 세계에 있다는 것을 보여준다는 것입니다. 우리는 왼쪽 하단 모서리에 있는 빨간색 상자에 있는 전통적인 자산 세계를 생각합니다. S&P 500과 같은 광범위한 주식 시장 지수는 장기 평균 연간 수익률(배당금 포함)이 약 10%이고 연간 표준 편차가 20% 미만입니다. 2014~2021년 기간은 이러한 장기 평균과 일치합니다. 개별 주식은 전체 시장보다 더 위험하며, 각 FANG 주식의 경우도 마찬가지였습니다. FANG 주식은 이 기간 동안 S&P 500 지수보다 평균 수익률이 더 높았습니다(물론 정의에 따르면 모든 주식이 시장 평균을 능가할 수는 없습니다!) ). Apple은 50%의 편차로 40% 이상의 수익률을 얻었고, Facebook은 더 낮은 편차로 동일한 수익률을 보였습니다. 이더리움은 놀라운 세 자릿수 평균 연간 수익률을 기록했지만, 연간 표준 편차가 100%가 넘는 메가 리스크도 표시했습니다.
상관관계는 유사하거나 다른 문제에서 두 자산 가격이 변하는 정도를 통계적으로 측정한 것입니다. 상관관계는 -1(완벽한 음의 상관관계)에서 +1(완벽한 양의 상관관계)까지 확장됩니다. 완전 음의 상관관계에서는 자산 A의 가격이 상승하면 자산 B의 가격도 같은 양만큼 감소합니다. 완벽한 양의 상관관계가 있는 경우 자산 A의 가격과 자산 B의 가격은 고정된 속도로 움직입니다. 개별 자산의 상승과 하락이 어느 정도 완화되기 때문에 자산 간 상관관계가 낮고 심지어 음의 상관관계가 있는 것은 포트폴리오 다각화 관점에서 좋은 것입니다. 두 주식을 무작위로 선택하면 낮고 양의 상관관계가 있을 가능성이 높습니다.
이 차트에서 놀라운 점은 이더리움 상관관계가 다른 자산 클래스에 비해 얼마나 낮다는 것입니다. S&P 500과의 상관관계는 0.20으로, 이는 이더리움을 포트폴리오에 포함하는 것이 주식시장의 등락을 원활하게 하는 데 도움이 되는 긍정적인 것임을 시사합니다. 가장 놀랐던 점은 이더리움과 비트코인 사이의 강력한 긍정적인 상관관계였습니다. 이더리움은 알트코인이기 때문에 비트코인과 긍정적인 상관관계가 있을 거라 생각했는데, 이렇게 강한 상관관계는 아니었습니다.
