【獨家專欄】新幣沒有歷史數據可考,一定好危險?其實可以用這個方法量化(錢琛)

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【獨家專欄】新幣沒有歷史數據可考,一定好危險?其實可以用這個方法量化(錢琛)

風險投資基金經驗告訴我,投資愈早期的企業,風險溢價(risk premium)愈高,因爲市場參與者數目較少,市場效率較低。放眼幣市,新幣也應該擁有相同的風險回報特性。不過,新幣往往欠缺歷史數據,可以如何利用數據做投資?

圖為兩款新幣(APE及GMT)的價格趨勢

圖為兩款新幣(APE及GMT)的價格趨勢

這個問題,其實與投資新建樓盤相近。本來樓的交投已經有限,要取得足夠數據點已有一定困難,更遑論要取得毫無交易歷史的新樓盤數據去優化投資決定。事實上,市場有一套爲新樓盤訂價的方法,而把這套邏輯運用到新幣上,也能幫助獲利。

不少情況下,新樓盤的訂價方式都是多項線性迴歸模型(multiple linear regression, MLR),意思是價格其實受多種不同因子影響,因子改變,就會導致樓價改變。以下有一簡單例子:

樓價 = a*地段平均租金 + b*附近名校數 + c*交通覆蓋率 + d*人口密度 + 各種其他因素

使用現有的樓價以及其他因子的數據,就可以運行MLR,計算a/b/c/d等模型參數(parameters)。然後,新樓盤落成後,將新樓盤的地段平均租金、附近名校數、交通覆蓋率、人口密度等數字輸入到模型中,就能在沒有歷史數據的情況下,找出新樓盤合理值(fair value)。

同樣道理,如果想投資新幣,也能進行類似分析。

舉例,假如要炒Gaming幣,可以先把一籃子幣的數據輸入到以下的簡易MLR模型:

幣價 = a * NFT交投量 + b * 遊戲活躍用戶量 + 其他因素

這樣,就能計算出a和b。接著,把新幣的NFT交投量與遊戲活躍用戶量輸入模型,就能計算新幣的合理值。假如新幣現價太便宜,就可以做long;現價太高,則可以做short。

再簡單一點,也可以在一籃子幣中計算各幣的估值比率,然後long估值最低的幣,或short 估值最高的幣,或是兩隻leg同時進行。例如,在一籃子Gaming幣中,可以先計算各幣的市值活躍玩家數量比例(market-cap-to-active-player ratio,下稱MPR),然後long MPR最低的幣,或short MPR最高的幣,或同時做long short,執行市場中性策略。

由此可見,就算沒有歷史數據,也能量化地交易新發行的幣。

「計量策略選擇多,炒野前要諗清楚。」

*文章獲 錢琛 授權獨家刊登。原標題為《如何量化炒新幣?》》。

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