本文為幣安研究院（Binance Research）所撰擬之報告。本報告分析了三種投資組合各自的表現，這三種組合分別是：美股類+固收類投資組合、美股類+固收類+BNB 投資組合、美股類+固收類+BNB&BTC投資組合；此外，本研究也使用了不同的資產再平衡策略。
核心觀點
- 長期來看，比特幣和BNB表現出與股票、大宗商品等傳統金融資產幾無相關性。 同時，BNB與其它高市值加密貨幣如比特幣(BTC)、以太坊(ETH)等的相關性也低於平均水準。
- 本報告分析了三種投資組合各自的表現，這三種組合分別是：美股類+固收類投資組合、美股類+固收類+BNB 投資組合、美股類+固收類+BNB&BTC投資組合。 此外，本研究也使用了不同的資產再平衡策略。
- 得益於BNB與其它金融資產的低相關性，當加密貨幣被加入到傳統的多樣化投資組合中時，這些組合的風險報酬率得到極大改善(夏普比率提升)。 BNB組合和BNB+BTC組合的表現均優於無加密貨幣的組合，而且相似的比較指標下，BNB組合又優於BNB+BTC組合，儘管BNB的波動性更高一些。
- 基於風險承受力的資產配置再平衡可以減少投資者對加密資產的風險敞口，而每月進行資產再平衡有時會造成投資組合對加密貨幣風險敞口預期的顯著偏差(如:2018年1月的牛市時期)。
- 由於收益分佈呈現非正態分佈，為防範重大尾部風險，必須考慮其偏度。 BNB 的日回報率分佈表現出正向偏度，或許可以幫助投資者更好地管理經濟下行的尾部風險，特別是在組合中的其它資產收益分佈都是負偏的情況下。
1. BNB簡介
1.1 BNB：幣安生態系統的「燃料」
BNB 是幣安生態系統的「燃料」，也是幣安鏈的原生代幣。 BNB誕生於2017年6月，並在7月作為ERC-20代幣進行首次代幣發行。 BNB的設計初衷是為了實現幣安交易平臺減免費用的功能，但近年來其應用範圍已經大幅拓展。
BNB作為原生代幣推動著幣安鏈的發展。 例如，它被用於在幣安去中心化交易平臺上支付費用、發行新代幣、發送/取消訂單、划轉資金等。
BNB經濟系統的核心是銷毀機制，週期性地減少BNB的供應量（大概每三個月一次），從最初的最高供應量 2億枚減至1億枚。
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延伸閱讀：白話解讀｜ 代幣的「銷毀與減半」，揭開上漲背後的經濟學邏輯
除了鏈上功能，BNB還有其他許多應用場景。 除了在 Binance.com 上被用於費用打折外，它也可以用來支付第三方服務費，並且獲得參與幣安資產發行平台活動的權利。
下圖完整呈現了BNB生態系統包含的機構和專案。
圖1 – BNB生態系統中的機構和專案
如上文所述，BNB是幣安鏈的原生資產，用於在網路上開展操作，例如在幣安去中心化交易平臺上發送訂單、在錢包間划轉資金、發行新資產等。
但是，幣安鏈所包含的機構和項目遠遠不止圖 2 所列的內容。
圖2 – 已在幣安鏈發行的專案
2019 年底開始執行 BEP-3 標準後，BNB 引入了哈希時間鎖合約功能和其它機制，以實現區塊鏈間 token 錨定。 此舉將進一步加強 BNB 與以太坊等其它可程式設計區塊鏈間的互操作性。
最後，在幣安鏈上支援智能合約這一眾人期待已久的功能將進一步增加 BNB 應用場景，解鎖更多全新機會。
1.2 BNB的特徵和歷史表現
BNB 是一種新興數字資產，其在最初幾年帶來了極高的回報率，但後續也多次經歷大幅下跌和反彈。
圖表1 – BNB 價格走勢(單位:美元)：
表1 – BNB歷年回報率：
| 2017 (首次發行代幣後*) | 2018 | 2019 | |
| 回報率 | 8,540% | -29% | 196% |
| 年化標準差 | 290% | 143% | 81% |
* BNB的首次代幣發行價格是每枚 0.10 美元
表2 – BNB季度回報率
季度 |
回報率 |
Q4 2017 |
575% |
Q1 2018 |
28% |
Q2 2018 |
33% |
Q3 2018 |
-32% |
Q4 2018 |
-39% |
Q1 2019 |
182% |
Q2 2019 |
86% |
Q3 2019 |
-51% |
Q4 2019 |
-13% |
1.3 BNB與其它資產是否存在相關性?
- 1.3.1 與其它加密貨幣和數位資產的相關性
如 Binance Research 此前發佈的加密貨幣相關性報告所描述，加密貨幣之間、加密資產之間通常呈現強烈的正相關性。
圖表1 – 2019年高市值加密資產間相關性表現：
2019年，加密貨幣間的平均相關性比率穩定在較高的0.72，說明加密資產回報率之間呈現強烈的相關性。
在排名前十的高市值加密資產中，BNB的平均相關性最低，只有0.58。
BNB 與其它高市值加密資產間呈現出中等正相關關係:與BTC的相關係數為0.57，與XRP的為0.52，與LTC的為0.64，與 ETH 的為 0.63。 相比之下，BTC和ETH這兩種市值最高的加密資產卻呈現出了高度相關關係(0.82)。
- 1.3.2與傳統金融資產的相關性
| 資產 | 代碼(BLOOMBERG) | 描述 |
| 標準普爾500指數 | SPX | 美國股票市場指數，基於在紐約證券交易所、納斯達克、芝商所BZX交易所上市的500只大型公司股票市值。 |
| 羅素2000指數 | RTY | 美國股票市場指數，基於羅素3000指數中公司市值最低的2000隻股票市值，追蹤中小盤表現。 |
| 納斯達克綜合指數 | CCMP | 美國股票市場指數，主要呈現納斯達克股票市場中的普通股及相關證券的表現。 |
| 彭博巴克萊全球綜合指數(美元) | LEGATRUU | 主要呈現政府及政府相關債券、公司債券、成熟及新興發行者發行的資產擔保債券、抵押擔保債券、商業貸款抵押債券等的表現。 |
| 彭博巴克萊美國綜合指數(美元) | LBUSTRUU | 主要衡量投資等級債券、美元計價固定利率應稅債券市場的表現，包括國債、政府相關證券、公司證券、抵押擔保證券、資產擔保證券、擔保抵押證券等。 |
| 石油 | CL1 | 紐約商業交易所的原油期貨價格。
|
| 黃金 | GC1 | 紐約商品交易所的黃金期貨價格。
|
| 白銀 | SI1 | 紐約商品交易所的白銀期貨價格。
|
| 彭博大宗商品指數總回報率 | BCOMTR | 廣泛多樣化的大宗商品價格指數，追蹤大宗商品現貨市場的期貨合約價格。 |
- 圖表2 – 2019年BNB，BTC與傳統金融資產間的相關性
BNB 似乎是一種獨特的資產：它不僅與傳統金融資產沒有相關性，與其它加密貨幣的相關性也幾乎是最低的。
下一節我們將主要探討如何構建含有比特幣(BTC)和BNB的投資組合模型，以及對這些組合表現進行回測。
延伸閱讀：揭開投資基金 Multicoin Capital 的秘訣：質疑一切、做多比特幣 BNB，做空 XRP Zcash
2. 投資組合模型的方法論和建構
本報告中主要採取兩種常用的投資組合構建方法:
- 基於時間週期的再平衡：根據事先設定的固定時間間隔進行資產權重平衡。 例如，每個月月底根據不同風險水準(如5%)調整BNB的資產權重。
- 基於風險承受力的再平衡：(也叫「動態邊界重組」)，就是無論什麼時候，只要投資組合的有效資產權重超過風險閾值就進行重組。
一般來說，不同平臺和交易所都會對所有資產交易收取手續費。 由於現實原因，本次分析將不考慮滑點，即使它對於機構及投資者來說有時是一個關鍵變數。 本次分析中我們將統一假設所有資產的交易手續費都為0.10%。
我們將根據21 Shares 此前的研究報告(Ige, 2019)來構建投資組合，其中傳統資產的佔比為95%。 我們採用了傳統60%／40%的股債比例，並把投資範圍設定在美國市場。
加密貨幣的佔比設定為5%，並分兩種情況1討論：(1)只有BNB，(2)BNB 和 BTC 都有。
下一節，我們將進行 4 個投資組合的回測，並以 2 個不含加密資產的基礎組合為基準進行對比分析。
所有組合的數據時間範圍均為2017年9月30日-2019年12月31日。
組合1:每月重整的BNB群組
– 每月的最後一個交易日進行再平衡，把BNB權重重新調整到5%。
組合2: 每月重整的BNB+BTC組合
– 每月的最後一個交易日進行再平衡，把BNB和BTC的權重重新調整到各佔2.5%。
組合3: 基於風險容忍度的BNB組合
– 突破設定界線時進行再平衡，把BNB權重重新調整到5%。
– 觸發重組的上下界線分別設定為2.5%和7.5%。
組合4: 基於風險容忍度的BNB+BTC組合
– 突破設定界線時進行再平衡，把BNB和BTC的權重重新調整到各佔2.5%。
– 觸發重組的上下限分別設定為1.25%和3.75%，BTC、BNB均一樣。
3. 結果與分析
在下一節，我們將通過歷年回報率、年化回報率、波動率、夏普比率和最大回撤等指標展示基於時間週期和基於風險承受力的重組策略下各組合的表現。 然後，我們將對數據進行分析，從而更好地理解 BNB 為投資組合多樣化做出的貢獻程度。
3.1基於時間週期的再平衡
圖表4 – 組合表現 (基準=1000)：
表3 – 歷年回報率：
表4 – 基於時間週期的重組:各組合主要績效指標：
圖表5 – 組合資產權重(BNB組合 )
圖表6 – 組合資產權重(BNB+BTC組合 )：
不出所料，在基於時間週期的重組策略下，BNB組合表現要優於基準組合和BTC+BNB組合。 雖然BNB組合的波動性要高於BTC+BNB組合，但更高的回報彌補了這一缺陷– BNB組合的夏普比率為1.081，而基準組合只有0.368，BNB + BTC組合也只有0.903 。
在2017-18牛市接近尾聲時，因1月初BNB價格上升到了20美元以上，其資產權重高達14%。 然而，我們需要注意到，這與5%的設定權重已相差甚遠，在2018年初牛市轉熊的背景下，可能會給投資者帶來高於理想水準的風險 – 但如果採取了基於風險容忍度的重組策略，則不會發生這樣的事情。
3.2 基於風險容忍度的再平衡
圖表7 – 組合表現 (基準=1000)：
表5 – 歷年回報率：
表6 – 基於風險容忍度的再平衡:各組合主要績效指標：
圖表8 – 組合資產權重(BNB組合 )：
圖表9 – 組合資產權重(BNB+ BTC組合 )
我們觀察到，在兩種策略之下，BNB 組合在年化回報率和夏普比率方面的表現都要優於基準組合和 BNB + BTC 組合 – 但相應，地BNB組合的波動性也比後兩者高得多。
不出所料，採用基於風險容忍度的再平衡策略可以避免出現另一策略之下的BNB權重過高問題。 雖然這降低了2017-18牛市的潛在收益，但同時也降低了2018-19熊市的潛在風險 – 這一事實反映在 BNB組合和BNB+BTC組合的波動性大幅下降。 最後，基於風險容忍度的再平衡策略似乎可以更可靠地讓投資者避免投資組合暴露於加密資產不必要的風險之中。
3. 3位元
3月12日的市場大跌 – 有些加密貨幣業內人士稱之為「黑色星期四」– 進一步凸顯了在構建最優投資組合時將尾部風險和回報率偏度納入考慮範圍的重要性，特別是對於含有BNB、BTC等加密貨幣的投資組合。
延伸閱讀：Defi 事件統整｜MakerDAO 的黑色星期四：832 萬美元的質押品被「0 價格」拍走
現代投資組合理論通常假設回報率分佈可以通過分佈平均值和標準差來分析；在這一背景下，這兩個指標讓投資者計算的是平均回報率和波動性。 然而，事實上，金融資產的回報率分佈極少呈正態分佈。
下面的圖表展示對比了我們此前採用基於風險承受力重組策略的三個樣板組合的回報率分佈，以及平均值、標準差、取樣數量都相同的正態分佈。
圖表10 – 投資組合分配：
目前目前目前所看到，沒有一個組合的分配與正態分佈相似。 值得注意的是，這些組合分佈是負向偏離正態分佈的(負偏)，且與正態分佈相比其尾部更厚(肥尾)。 這兩個事實所對應的衡量指標便是「偏度」與「峰度」。 正態分佈的偏度為0，峰度為3。
然而，如下表所示，投資組合的回報率偏度和峰度與正態性的基準指標值相距甚遠。 此外，我們還用三種常用的檢驗方法來檢驗任何分佈的正態性– Shapiro-Wilk檢驗、D’Agostino’s K^2檢驗和Anderson Darling檢驗 – 我們設定了5%的顯著性水準來進一步確認我們對投資組合回報率正態性這一判斷。
表7 – 組合偏度、峰度和正態性檢驗：
單獨從現代投資組合理論來看，三種組合以及加密資產回報率出現的「肥尾」分佈給投資者以重要警示 – 在考慮回報率偏度和尾部風險時 – 可能導致對下行風險的系統性低估，就像「黑色星期四」一樣。 大多數的股權類資產、比特幣以及其它「風險承受」資產都呈現負向偏度。
有趣的是，BNB 1.65的正向偏度，讓其成為了其它正向偏度資產(總體來說)的一員，這些資產還包括VIX恐慌指數和避險資產(在下面的例子中我們用iShares Barclays的1-3年期國債基金(SHY)來進行對比分析)。
表8 – 不同資產的偏度比較：
負向偏度的回報率意味著較頻繁的低收益和偶爾的高損失– 衰退期的股票和比特幣就是這樣的例子。 相反，正向偏度的回報率意味著較頻繁的低損失和較不頻繁的高收益。 VIX恐慌指數就是一個容易理解的例子，因為它追蹤的是標普500指數的隱含波動率，標普500指數在長時間內都為低波動(例如2008年後的牛市)，然後會出現罕見的較大跌幅和高波動性時期。
BNB 具有正向偏度這一特性也許可以說明，把它加入到大多數資產都為負向偏度的投資組合中將特別有用 – 它可以把整個投資組合的偏度拉向0，使其能更好地應對長尾事件。
4. 總結
我們的分析印證了這一研究結：在「傳統」投資組合中加入少量加密資產可以大幅提升風險調整後的投資回報。 針對 BNB，我們展示了把它加入一個包含再平衡策略的投資組合中能帶來重大多樣化利好，而基於風險承受力和時間週期的兩種重組策略之下，BNB目標權重為5%的投資組合表現都優於無加密貨幣的投資組合。
有趣的是，在我們選取的研究時間範圍內，BNB組合的表現也要優於BNB+BTC各佔2.5%的組合，即使BNB和BTC之間的相關性低於平均水準。
在加密貨幣市場應用現代投資組合理論時，我們常常忽略了回報率偏度和峰度對風險和預期回報率的影響。 我們通過大量分析展示了 – 傳統投資組合和含有加密貨幣的投資組合都不服從正態分佈，並且它們之中的大多數都有負向偏度。 如果不考慮到這一事實，投資者將可能低估下行風險。 有趣的是，在過去兩年，BNB的回報率偏度是正向的，這使它擁有了進一步對沖目前下行尾部風險的作用，特別是對於大多數資產為負向偏度的投資組合，其效果尤為顯著。
參考文獻
- Binance Research (2019). Exploring the diversification benefits with Bitcoin.
- 幣安研究院(2019)。 《探索多樣化比特幣投資的好處》。
https://research.binance.com/analysis/bitcoin-diversification-benefits - Binance Research (2020). 2019 – Annual Crypto-Correlations Review.
- 幣安研究院(2020). 《2019年加密貨幣相關性回顧》。
https://research.binance.com/analysis/annual-crypto-correlations-2019 - Hougan， M. (2018). Bitwise Investments. The Case for Crypto In An Institutional Portfolio (2018)
- 馬特· 霍根(2018)。 比特投資公司。 《含有加密貨幣的機構投資組合》(2018).
https://static.bitwiseinvestments.com/Research/Bitwise-The-Case-For-Crypto-In-An-Institutional-Portfolio.pdf - Ige， L (2019). Portfolio Optimization With Crypto Assets.
- Ige， L(2019). 《加密資產組合優化》。
https://www.amun.com/img/uploads/amun-portfolio-optimization-with-crypto.pdf
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