1.0Fortune Insighthttps://prime.fortuneinsight.com/web錢琛https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/author/chinshunrich600338<blockquote class="wp-embedded-content"><a href="https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/514525">《計量分析》Weekend定Weekday炒到必乾與二太的季節性效應？</a></blockquote> <script type='text/javascript'> <!--//--><![CDATA[//><!-- !function(c,d){"use strict";var e=!1,n=!1;if(d.querySelector)if(c.addEventListener)e=!0;if(c.wp=c.wp||{},!c.wp.receiveEmbedMessage)if(c.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if(t)if(t.secret||t.message||t.value)if(!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var r,a,i,s=d.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),n=d.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=0;o<n.length;o++)n[o].style.display="none";for(o=0;o<s.length;o++)if(r=s[o],e.source===r.contentWindow){if(r.removeAttribute("style"),"height"===t.message){if(1e3<(i=parseInt(t.value,10)))i=1e3;else if(~~i<200)i=200;r.height=i}if("link"===t.message)if(a=d.createElement("a"),i=d.createElement("a"),a.href=r.getAttribute("src"),i.href=t.value,i.host===a.host)if(d.activeElement===r)c.top.location.href=t.value}}},e)c.addEventListener("message",c.wp.receiveEmbedMessage,!1),d.addEventListener("DOMContentLoaded",t,!1),c.addEventListener("load",t,!1);function t(){if(!n){n=!0;for(var e,t,r=-1!==navigator.appVersion.indexOf("MSIE 10"),a=!!navigator.userAgent.match(/Trident.*rv:11\./),i=d.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),s=0;s<i.length;s++){if(!(e=i[s]).getAttribute("data-secret"))t=Math.random().toString(36).substr(2,10),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t);if(r||a)(t=e.cloneNode(!0)).removeAttribute("security"),e.parentNode.replaceChild(t,e)}}}}(window,document); //--><!]]> </script><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://prime.fortuneinsight.com/web/posts/514525/embed" width="600" height="338" title="“《計量分析》Weekend定Weekday炒到必乾與二太的季節性效應？” — Fortune Insight" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe>https://prime.fortuneinsight.com/web/wp-content/uploads/2021/03/btc_eth_mean_r_plot.png640478剛剛的星期六晚上，必乾升穿60000美元大關，同時令我有所行動，印證在我腦中的一個hypothesis。想在此欄解釋一些data insight，也會以此例介紹一下時間序列分析（time series analysis）的其中一個操作：分析季節性效應（seasonality）。 之前一直有種感覺，認為Bitcoin通常在香港weekend（星期五/六/日）升得最多。但經歷次數不太多，沒有再深究。 但是，最近的星期六晚上，Bitcoin又破頂，令我認爲上面的感覺/假設有如事實一樣。所以，就寫了幾行簡單python script，回測一下這個假設。除了Bitcoin（BTC），也同時對Ethereum（二太/ETH）進行了一樣的研究。 回測的時間框為2017年1月1日至2021年3月14日下午，採用日數據。先將幣的日回報計算，再將回報分成7組，分別爲周一、周二、…、周日7個組別，在每組內計算一個weekday的平均回報與回報標準差（技術上即groupby計mean及std，python與excel都work）。視像化後的圖片如下： 上面兩幅圖背後的數字鉅陣（matrix）如下： 上圖中的x axis範圍由1到7，分別代表星期一到日，1代表星期一、2代表星期二，如此類推。第一幅線圖的y axis有BTC和ETH兩個的平均回報，第二幅的則有BTC和ETH兩個的標準差。各位可以大概觀察一下trend。 不過，上面兩個單獨計量並非最重要，因爲最重要的是風險調節回報，即夏普比率。將平均回報鉅陣，除以標準差鉅陣，再乘以16（大約等於開方252，也即每年交易日數的開方），就能得出每個weekday的年度化夏普比率，其視像化圖片和數字鉅陣如下： 在上面的line chart，不難發現BTC的夏普比率在週五和六最高，數值分別為2.6和2.8，表現非常好。ETH的則在週一和六最高，數值分別為3.0和2.1，表現也好。因此，歷史數據很大程度上證明了我對BTC的「感覺」是對的。換句話說，我的感覺並非單純gut feeling，而很像是一個歷史規律。 然後，你可能會問，Bitcoin weekend有seasonality，哪麼有否在不同月份的seasonality？可能有，但我暫時不會研究。原因是自BTC的價格有意義時（2017年1月後），可以研究的月回報數據點少得可憐，大部份月份只有4個數據點，計算出來的trend並不夠representative。相反，每個weekday的日回報，則大部分都有超過200點的數據，sample size大得多。 這個seasonality analysis，可以如何幫助你炒幣？聰明的朋友可能已有頭緒，但策略還需改善，因爲以上分析未有計算交易成本，純炒spot又可能不夠其他工具cost effective。 交易成本及其他工具的回報計算，熟讀小弟新書的都應該不會感到困難。之後的backtest，有興趣的朋友可以試玩。