Прибыль Ethereum объясняется в 6 оригинальных и удивительных диаграммах

Ethereum не стабилизировался в течение определенного периода времени. Исторически сложилось так, что риск, измеряемый стандартным отклонением доходности, имеет тенденцию быть более стабильным, чем доходность. Фондовый рынок был относительно более стабильным по сравнению с Ethereum. По мере того, как Ethereum становится более популярным, мы можем увидеть снижение его волатильности. Это напоминает мне хорошо спать и крепко спать. У фондового рынка есть верхний и нижний контуры, но здесь мы видим американские горки доходности. Так что сжигайте свои деньги, чтобы заработать.

A нормальное распределениеРаспределение, которое иногда называют колоколообразной кривой, естественно возникает во многих ситуациях. Например, колоколообразная кривая видна в таких тестах, как SAT и GRE. Основная часть студентов наберет в среднем ©, в то время как меньшее количество студентов получит B или D. Еще меньший процент студентов получит F или A. Это создает распределение, напоминающее колокольчик (отсюда и прозвище). Кривая колокола симметричный. Половина данных попадет слева от значить; половина упадет вправо.
Многие группы следуют этому образцу. Вот почему он широко используется в бизнесе, статистике и в государственных органах, таких как FDA:

• Высота людей.
• Ошибки измерения.
• Артериальное давление.
• Очки по тесту.
• Показатели IQ.
• Зарплаты.

Ассоциация эмпирическое правило сообщает вам, какой процент ваших данных попадает в определенное количество Стандартное отклонение из значить:
• 68% данных попадают в один стандартное отклонение значить.
• 95% данных попадают в два Стандартное отклонение значить.
• 99.7% данных попадают в три Стандартное отклонение значить, -

То же самое и с изменениями цен на Ethereum. Что удивительно в этом графике, так это то, что изменения цены Ethereum не только более сгруппированы вокруг среднего по сравнению с нормальным распределением, но и хвосты намного толще. При нормальном распределении около двух третей наблюдений имеют тенденцию отклоняться от среднего на плюс / минус одно стандартное отклонение, в то время как 95 процентов наблюдений имеют тенденцию отклоняться от среднего на плюс / минус два стандартных отклонения и только 0.3 процента. отклоняются более чем на три стандартных отклонения от среднего, как показано на графике выше.

На этой диаграмме мы видим, что хвостовые события гораздо более распространены, чем мы ожидали бы при нормальном распределении. Например, худшее однодневное падение Ethereum произошло 12 марта 2020 года, когда оно снизилось на 45 процентов, в начале пандемии Covid-19, и примерно в то же время запасы также существенно сокращались - событие более чем на 8 стандартных отклонений ниже изменение средней цены.

Огромный рост цен гораздо более распространен, чем при нормальном распределении. Например, самый большой однодневный рост цен, 25.3 процента, произошел 7 декабря 2017 года и последовал за другим огромным ростом на 19.9 процента накануне.

Эта диаграмма фиксирует как доходность, так и риск. Здесь я измеряю доходность как совокупный годовой темп роста или CAGR (статистики также называют это геометрическим средним) или как скорость роста между начальным и конечным значениями (альтернативным показателем является простое среднее, среднее или арифметическое среднее, которое представляет собой среднюю годовую доходность за несколько лет). Я измеряю риск как стандартное отклонение доходности. Я использую ежедневные изменения цен и конвертирую их в показатели доходности и риска в годовом исчислении.

Что удивительно в этой диаграмме, так это то, что она показывает, как Ethereum находится в совершенно другой вселенной риска и доходности. Мы думаем о традиционной вселенной активов в красном прямоугольнике в нижнем левом углу. Индекс широкого фондового рынка, такой как S&P 500, имеет долгосрочную среднегодовую доходность (включая дивиденды) около 10 процентов при годовом стандартном отклонении чуть ниже 20 процентов. Период 2014–2021 годов соответствует этим долгосрочным средним показателям. Отдельные акции более рискованны, чем рынок в целом, и это имело место с каждой из акций FANG, которые также имели более высокую среднюю доходность, чем индекс S&P 500 за этот период (конечно, по определению, не все акции могут превзойти среднерыночные! ). У Apple доходность более 50% с отклонением 40%, у Facebook такая же доходность с меньшим отклонением. В то время как Ethereum в среднем показывал невероятную трехзначную среднегодовую доходность, он также демонстрировал мега-риск со среднегодовым стандартным отклонением более 100%.

Корреляция - это статистическая мера того, в какой степени цены двух активов изменяются в одинаковых или разных условиях. Корреляция масштабируется от -1 или абсолютная отрицательная корреляция до +1 или идеальная положительная корреляция. В идеальной отрицательной корреляции, когда цена актива A увеличивается, цена актива B уменьшается на ту же величину; при идеальной положительной корреляции цена актива A и цена актива B движутся синхронно. Более низкая и даже отрицательная корреляция между активами - это хорошо с точки зрения диверсификации портфеля, поскольку взлеты и падения отдельных активов в некоторой степени сглаживаются. Если вы случайным образом выберете любые две акции, они, скорее всего, будут иметь низкую и положительную корреляцию.

Что удивительно в этой диаграмме, так это то, насколько низкая корреляция Ethereum по сравнению с другими классами активов. Корреляция с S&P 500 составляет 0.20, что говорит о том, что наличие Ethereum в портфеле - это положительный момент, помогающий сгладить взлеты и падения на фондовом рынке. Что меня больше всего удивило, так это сильная положительная корреляция между Ethereum и Bitcoin. Поскольку Ethereum - это альткойн, я думал, что будет положительная корреляция с Биткойном, но не эта сильная корреляция.

Source: https://medium.com/technology-hits/ethereums-gains-explained-in-6-original-and-amazing-charts-4686ae0e8ccb?source=rss——-8—————–cryptocurrency