多因素模型在数字货币市场中的应用研究

【摘要】比特币自发明之日起，就因为它不是由政府中心化，而是由计算机网络节点生成，因此引起了国家层面的大量研究人员和投资者的关注。同时，随着比特币应用场景的不断发展，一个新兴的投资市场逐渐形成，每天为全球带来数百亿的资金交易。作为虚拟数字货币的典型代表，比特币正迅速进入全球投资者的视野。截至2019年1月，全球最大的数字货币交易平台之一币安的日交易量已达30亿元。与传统市场相比，独特的24小时公开市场体系、“t+0”交易规则、同品种多个市场的天然优势、高波动性等，吸引了大量使用量化交易方式的开发者。与投资者入局，尤其是在传统交易市场对股票、期货、股指等标的进行量化交易的开发商，纷纷入局，希望在新兴市场分一杯羹。本文主要针对数字货币交易市场的特点，研究比特币市场的现状和交易风险。同时，查阅和学习相关传统金融市场的量化交易模型，自主建立未来收益预测模型，衡量和总结收益率更高的量化投资策略。本文利用实际数据筛选因素构建多因素数字货币选择模型，对选择的因素对数字货币收益率进行联合回归，剔除联合回归中不显着的因素，得到通过多组实效图表的最佳预测。 主要结果如下：本文在数字货币市场测试了40多个不同类型的股票市场常用因子，通过单因子回归和多因子回归筛选出16个因子构建交易策略。从交易策略的收益可以看出大学生对数字货币的看法，这16个因子在数字货币市场中都是有效的，表现最好的因子是BOP和ROC。本文最后得出结论大学生对数字货币的看法，采用的多因素策略是有效的。从交易策略的模拟收益来看，我们可以借鉴股市中的多因子选股模型，建立适合数字货币市场的多因子模型。货币市场的多因素数字货币模型。