之后我们或者可以做BTC与ETH或EOS等主要币种的统计套利专题，给各人提供更多具有实战代价的生意业务思路。
此刻离上次研究已经已往了3个月，在此期间我们发明好像偶然仍会呈现“美股9点开盘上涨，BTC也轻微上涨”的现象，那么我们本日从差异时间维度，再次通过数据研究来发明美股与BTC的走势相关性，理清楚之后，应该可以辅佐我们从头认知两者的干系，不至于因为美股的泡沫增大或破灭而影响到BTC的投资决定。
从atr变革来看，行情有必然转变但转变不是出格极度时候，BTC与纳指期货的相关度较高，极度颠簸一般都是金融行业系统性风险；
最后，从收益率来看，也无显著纪律。
刚进入7月，上证冲上3000点后好像站稳，大妈开户都出场抬轿了。而美国第二次新冠疫情袭来，美股大概因此受到了不小的影响，资金回撤导致近期颠簸较量大，就连一连强劲的科技股都呈现了较大幅度的下跌。好比，Facebook等互联网股票组合在6月26日下跌逾4%，是3月16日以来最糟糕的一天。而Facebook跌幅则高达8.6%。创下了疫情暴发以来最大跌幅。那接下来，BTC会跟跌美股吗？
别的，不是美股的行情影响了BTC价值，其他品种的价值和美股价值也会有沟通的影响因素，以及影响因素很是多。金融行业的巨大性导致，此刻绝对没有一个很明明的影响根因，可以或许表明差异时间段的价值变革。
基差diff = diff = btc-1.4985 * nas + 4869.5364
通过上图可以评估：
注：
热力求显示纳指和标普500指数与BTC的协整性较高，我们下边通过最小二乘（OLS）做一下BTC与纳指的阐明，通过最小二乘拟合出来一个一元线性回归方程，方程暗示BTC可以用纳指来如何暗示。此研究要领多用于基金或投行的估值模子。
3.corr_6month为近6各月相干系数，依次类推corr_week为近一周相干系数
简朴而言，随着美股的颠簸去操纵BTC，大概会喝到一点汤，但绝对吃不到肉，吃肉还得靠BTC本身（也或者是它背后的大庄家）。
3月份时，我们做过一次研究，把美股（标普500）、黄金与BTC的走势举办比拟（《站在全球经济的拐点上，美股、黄金、美国国债、BTC，应该如何选择？》），试图寻找，它们是否真的存在联动干系，其时的结论是并没有实质上的接洽。
（最小二乘法：OLS要领即最小二乘法（又称最小平要领），是一种数学优化技能，通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。我们利用最小二乘法的目标是做一个回归方程，方程中因变量为BTC, 自变量为纳指）
从上图我们可以获得数值：
从阐明角度讲，这种纪律假如是不变的就可以被我们利用，不然一味的追求谁人不存在的基础原因，最后无法获得明晰的功效，并且将会挥霍许多能量。
从sar来看，行情上升时，BTC与纳指期货的相关度，行情上升会大于下降和盘整，这也切合我们的认知。当纳指期货上升时，大多发动BTC行情上升，，但下降却不必然合用。
3.num为间隔今天的天数，如num为9时，对应的一行corr_week数据为那一天谁人时点的周相干系数
注：
2.周相干系数高，这个假设一连不变吗？
在传统金融标的的生意业务中，机构研究所会认为“格力空调”和“美的空调”都在夏季会迎来业绩发作，而且它们的增长有必然的相关性。这也衍生出来了一种常见的统计套利方法，即拿相关品种举办协整性检讨，假如协整性好，就拟合出来一元线性方程，按照斜率的系数配对生意业务，同时买入多单和空单锁仓。
以下就长短常硬核的统计较法了，假如不感乐趣的盆友可以直接跳过。
最后：假如美股变革，我们该如何操纵BTC？
我们对上图举办修剪后，模仿的持续近一周转动周相干系数表白，近一周的相干系数高阶段纪律并纷歧致，所以这一纪律也不能用于生意业务，错用后将大概面对市场严厉的处罚。
切记，关于统计套利中的配对生意业务，我们需要拿近期的数据调解回归方程。
2.stock为比拟品种，个中nas为纳指期货/ sp500为标普500指数期货/ dj为道琼斯指数期货/金为黄金期货/石油为原油期货；
1.表中base为基本品种btc期货；
接下来我们需要构建两个品种配对生意业务的基差：
固然置信度不长短常高的99％和95％，我们可是认为这个置信程度也可以实验一下：
2.stock为比拟品种，个中nas为纳指期货/ sp500为标普500指数期货/ dj为道琼斯指数期货/金为黄金期货/石油为原油期货；
1.表中base为基本品种BTC期货；
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