ในการศึกษาล่าสุดสองครั้งฉันได้ตรวจสอบกฎการซื้อขายทางเทคนิคในตลาดสกุลเงินดิจิทัลและความสามารถในการทำกำไรของกฎการซื้อขายทางเทคนิคระหว่างสกุลเงินดิจิทัลด้วยฟังก์ชันความเป็นส่วนตัว.
ในการศึกษาครั้งแรกของเราเรา รวบรวม ข้อมูลราคารายวันของ cryptocurrencies 11 รายการในช่วงวันที่ 1 มกราคม 2016 ถึง 31 ธันวาคม 2018 ตัวอย่างของเราประกอบด้วย cryptocurrencies ที่มีมูลค่าตลาดสูงสุด ณ วันที่ 3 มกราคม 2016 ตัวอย่างหลักของเราประกอบด้วย Ripple (XRP), Litecoin ( LTC), Ether (ETH), Dogecoin (DOGE), Peercoin, BitShares, Stellar Lumen (XLM), Nxt, MaidSafeCoin และ Namecoin.
การใช้กลยุทธ์การซื้อและถือง่ายๆของพอร์ตโฟลิโอที่ถ่วงน้ำหนักเท่า ๆ กันตัวอย่างของสกุลเงินดิจิทัลของเราให้ผลตอบแทนเฉลี่ย 36.87% ต่อปีในช่วงตัวอย่างของเรา สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการซื้อขายทางเทคนิคในตลาด cryptocurrency นั้นแตกต่างจากตลาดตราสารทุนด้วยเหตุผลหลายประการสองประการคือ cryptocurrencies มีการซื้อขายตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันและไม่สามารถใช้ตำแหน่ง short ในสกุลเงินดิจิทัลได้เว้นแต่จะซื้อขาย Bitcoin (BTC) เท่านั้น.
เราใช้กฎการซื้อขายทางเทคนิคที่ง่ายที่สุดและใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งเรียกว่า Variable Moving Average oscillator ซึ่งสร้างสัญญาณการซื้อขายโดยใช้ช่วงเวลาสั้น ๆ และระยะยาวโดยทั้งสองจะเคลื่อนไหวตามระดับค่าเฉลี่ยของดัชนีราคา เรามุ่งเน้นไปที่ผลตอบแทนจากการซื้อตำแหน่งเพียงเพราะเป็นไปไม่ได้ที่จะรับตำแหน่งสั้น ๆ ในสกุลเงินดิจิทัลนอกเหนือจาก Bitcoin.
ในการศึกษาการใช้กลยุทธ์ (1, 20) หมายถึงการครองตำแหน่งที่ยาวนานในสกุลเงินดิจิทัลเมื่อใดก็ตามที่ราคาปัจจุบันของมันเกินค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันและดำรงตำแหน่งไว้จนกว่าจะมีสัญญาณขาย ในทางกลับกันสัญญาณขายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาปัจจุบันของสกุลเงินดิจิทัลต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน ในกรณีนี้เราเก็บเงินไว้เป็นเงินสด ในทำนองเดียวกันเราใช้กลยุทธ์ (1, 20), (1, 50), (1, 100), (1, 150) และ (1, 200).
เมื่อใช้กลยุทธ์ (1, 20) เราพบว่าห้าใน 10 สกุลเงินดิจิทัลสร้างผลตอบแทนที่มีนัยสำคัญทางสถิติในระดับอย่างน้อย 5% โดยเฉลี่ยแล้วกลยุทธ์ VMA (1, 20) สร้างผลตอบแทนเฉลี่ย 45.63% ต่อปีสำหรับ 10 สกุลเงินดิจิทัลเทียบกับการซื้อและถือผลตอบแทนเฉลี่ย 36.87% ต่อปี อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นกฎการซื้อขายทางเทคนิคนี้สร้างผลตอบแทนส่วนเกินประมาณ 8.76% ต่อปีในช่วงตัวอย่าง ผลลัพธ์ของเรายังชี้ให้เห็นว่าระยะเวลาที่ยาวนานขึ้นที่ใช้สำหรับการใช้กลยุทธ์ VMA ส่งผลให้การซื้อขายทางเทคนิคทำกำไรได้น้อย.
ในครั้งที่สองของเรา ศึกษา, เราใช้การออกแบบการวิจัยแบบเดียวกันกับเอกสารก่อนหน้านี้ แต่ใช้ข้อมูลเกี่ยวกับสกุลเงินดิจิทัลที่มีการซื้อขายมากที่สุด 10 สกุลซึ่งให้สิ่งที่เรียกว่า“ ฟังก์ชันความเป็นส่วนตัว” ฟังก์ชั่นความเป็นส่วนตัวช่วยให้ผู้ใช้สามารถรักษาความเป็นส่วนตัวได้ทั้งในระดับผู้ใช้ระดับธุรกรรมระดับยอดเงินในบัญชีหรือมีความเป็นส่วนตัวเต็มรูปแบบในทุกระดับ ตัวอย่างเช่น Dash อนุญาตให้ผู้ใช้มีตัวเลือก “ส่งแบบไม่ระบุตัวตน” หากต้องการปกปิดข้อมูลระดับผู้ใช้ของตน.
ดังนั้น ศึกษา ใช้สกุลเงินดิจิทัลต่อไปนี้: Dash (DASH), Bytecoin (BCN), DigitalNote (XDN), Monero (XMR), CloakCoin (CLOAK), AeonCoin (AEON), Stealth (XST), Prime-XI (PXI), NavCoin (NAV), Verge (XVG) ตัวอย่างครอบคลุมช่วงเวลาเดียวกันกับในการศึกษาก่อนหน้านี้ของเรา.
ผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ VMA ประสบความสำเร็จสำหรับ Dash เท่านั้น (ในระดับสกุลเงินดิจิทัลเดียว) และให้ผลตอบแทน 14.6% ถึง 18.25% ต่อปีซึ่งสูงกว่ากลยุทธ์การซื้อขายแบบซื้อและถือง่ายๆสำหรับเหรียญนี้ น่าแปลกที่เมื่อเราเฉลี่ยผลตอบแทนเฉลี่ยจากเหรียญความเป็นส่วนตัวทั้งชุด 10 เหรียญเราไม่พบผลตอบแทนเฉลี่ยที่เป็นบวกเกินกว่าพอร์ตการซื้อและถือที่มีน้ำหนักเท่ากัน.
โดยสรุปผลการศึกษาทั้งสองของเรามีหลักฐานที่หลากหลาย ในแง่หนึ่งการซื้อขายทางเทคนิคดูเหมือนจะสร้างผลกำไรเมื่อใช้กลยุทธ์ระหว่างสกุลเงินดิจิทัลที่ไม่เป็นส่วนตัว อย่างไรก็ตามความสามารถในการทำกำไรถูก จำกัด เนื่องจากขอบเขตเวลาที่สั้นลงของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวของ VMA เท่านั้นที่จะให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ในทางกลับกันสกุลเงินดิจิทัลเพื่อความเป็นส่วนตัวดูเหมือนจะสร้างตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากการซื้อขายทางเทคนิคไม่ได้ให้ผลตอบแทนที่สำคัญเกินกว่ากลยุทธ์การซื้อและถือง่ายๆจากมุมมองของตลาด.
มุมมองความคิดและความคิดเห็นที่แสดงในที่นี้เป็นของผู้เขียนคนเดียวและไม่จำเป็นต้องสะท้อนหรือแสดงถึงมุมมองและความคิดเห็นของ Cointelegraph.
บทความนี้ไม่มีคำแนะนำหรือคำแนะนำการลงทุน การลงทุนและการซื้อขายทุกครั้งมีความเสี่ยงคุณควรทำการวิจัยของคุณเองเมื่อตัดสินใจ.
การศึกษาดังกล่าวได้ดำเนินการร่วมกับเพื่อนร่วมงานของฉัน เชคเกอร์อาเหม็ด และ นิรันดร์ทรัพย์โกทา, ซึ่งทั้งคู่ทำงานเป็นนักศึกษาระดับปริญญาเอกด้านการเงินที่ University of Vaasa (ฟินแลนด์).
Klaus Grobys เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเศรษฐศาสตร์การเงินที่มหาวิทยาลัยJyväskylaและเป็นผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านการเงินที่มหาวิทยาลัยวาซา Grobys ยังร่วมกับแพลตฟอร์มการวิจัย InnoLab ที่ University of Vaasa การศึกษาล่าสุดของเขาตรวจสอบโอกาสและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับตลาดการเงินดิจิทัลที่เป็นนวัตกรรมใหม่ งานวิจัยล่าสุดของเขา ได้แก่ นิตยสารธุรกิจของสหรัฐอเมริกา Forbes.