8)已往并不是将来的反应:在诸如加密钱币这样的非理性市场中，试图按照已往的行为来预测将来被证明是一种令人沮丧的经验。在一个新兴的市场中，很多条件在已往没有任何根基的线性模子。
想象一下，我们正在研究一个加密钱币阐明平台提供的怀抱尺度，该平台显示了近期比特币价值的强烈相关性。数据虽然看起来很有但愿。在你汇款之前，思量一下你的神奇分数大概呈现的问题:
试图找到一个可以或许预测市场的神奇数字的诱惑，与市场自己一样陈腐。纵然在本日，在40年的因素投资理论之后，很多金融专家和投资者仍然试图按照单一因素或指标的趋势努力地跑赢市场。我们甚至尚有单因素ETF!在理性的金融市场中，单一因素的趋势已经失去了支持更巨大的多因素计策的势头，因为大大都因素已被证明只在特定市场条件下对特定范例的资产有效。然而，像加密钱币资产这样一个新生的、不公道的市场，带来了发明能办理市场问题的神奇指标的但愿。嗯，加密钱币市场假如不是很有趣的话，那就什么都不是了。然而，我想要概述一些想法，这些想法大概会阻止你陷入“分数到价值相关性谬误”。 你听过几多次阐明师声称他们发明白一个与或其他加密钱币资产价值高度相关的分数函数呢?有些人甚至声称他们的神奇指标可以作为一个给定加密钱币资产价值变换的预测器。显然，阐明中显示的数据很是引人注目，您已筹备好按照新的神奇指标开始生意业务。不!这只是金融市场天真信念的一个例子，即单一因素可以作为价值走势的恒久预测因素。很多专家把这个术语称为单因素相关谬误。在加密钱币资产的配景下，我想把这种现象称为“分数到价值相关性谬误”。
9)无免费午餐定理:要素投资的一个经典理论汇报我们，在很长一段时间内，由多种因素构成的投资组合往往会胜过单个因素中的最佳组合。这就是众所周知的无免费午餐定理，它仍然是阻挡单分数模子的有力论据。
2)因素污染:因素污染是指一个因素或指标与必然的市场条件显示出有效的相关性，促使其成为生意业务计策的一部门。然而，回收这一因素会导致其有效性下降。想想看，假如你的指标被用于生意业务计策，那么它就会成为当前比特币市场的另一个属性，与我们的指标成立一种递归干系。
这些是我最喜欢的一些论证，它们说明白“分数到价值的相关性谬论”。单一怀抱模子在特定的、短期的市场条件下虽然是有效的，可是它们不能作为像加密钱币这样的新兴的、不公道的资产类此外恒久预测器。下次有人试图向你推销一个单一的分数作为加密钱币市场的预测时，请思量上述所举办的表明!
10个原因表明加密钱币市场分数到价值相关谬误
5)市场长短线性的:我们在加密钱币规模看到的大大都神奇指标(假如不是全部的话)都是基于线性公式的。然而，尽量我们不太相识金融市场，但恒久以来人们一直认为，金融市场的行为是基于非线性动力学的。从这个角度来看，用线性公式预测一个非线性的比特币市场是徒劳的。
4)在差异的市场条件下，差异的因素会彼此抵牾:选择你最喜欢的技能阐明平台，查察给定加密钱币资产的十几个技能指标。你大概会发明，很多差异的指标会自相抵牾。固然技能阐明必定会令人狐疑，可是对付我们选择的任何怀抱来说，这种现象都长短常普遍的。我们的神奇指标在比特币市场的特定条件下大概表示精采，但在差异的情况下就会失败。
1)过拟合:过拟合描写的是呆板进修和统计中一个函数(怀抱)与一组练习数据点过于靠近的现象。好比，用于测试的比特币价值数据集显示出了显著的相关性，金融怀抱大概被太过优化了。然而，在正常的市场条件下测试，这种表示将很快达不到要求。
6)忽视风险:加密钱币市场中没有一个完善的风险界说，没有一个真正的生意业务计策是完全不评估风险的。评估机能而不是风险的怀抱尺度是导致劫难的原因。
10)伯克森悖论：伯克森悖论是统计学中一个著名的现象，它描写了这样一种景象：当两个自变量之间没有关联时，我们会去寻找它们之间的关联。在加密钱币规模有大量的伯克森悖论的例子，其形式是把社会情绪或开拓者勾当与加密钱币资产的价值接洽起来。
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