첫 번째 레벨 제목인덱스 강화 펀드 전략의 원칙
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ETHE 지수 향상과 관련된 기본 개념 및 아이디어
지수 향상 전략은 기본 포트폴리오 또는 지수의 수익을 증폭시키고 수익률 또는 위험 지표에서 지수를 능가하는 포트폴리오 관리 접근 방식입니다.
이 전략은 ETHE를 주춧돌로 삼아 자금의 60% 이상을 ETHE 현물에 할당하고 나머지 자금을 현금, 채권 상품, 미국 주식 블록체인 및 암호화폐 관련 개념주, 옵션에 할당해야 합니다. 이러한 주식 제품 도구의 파생 상품.
인덱스 향상은 활성 및 수동 관리 요소를 결합합니다. 액티브 운용의 요인으로 인해 투자는 전략 운용사의 주관적 판단의 위험을 내포하고 있는 반면, 패시브 인덱스 펀드는 시장 리스크만 걱정하면 됩니다.ETHE 기반 포트폴리오 구축을 위한 초과수익의 핵심 원천은 ETHE의 2차 시장 가격과 NAV의 축소에 베팅하는 것입니다. 우리는 필요합니다:
다양한 구성.상관관계가 높지 않고 안정적인 수입과 변동성이 낮은 일부 자산을 투자 포트폴리오에 추가하고 현금, 채권 상품, 미국 주식 블록체인 및 암호화폐 관련 개념주, 옵션과 같은 열악한 위험 보상 비율을 수정합니다. 이 주식에 대한 파생 상품.
높은 위치.이전 데이터에서 볼 수 있듯이 ETHE는 긍정적인 변동 측면에서 더 높은 수익 잠재력을 가질 수 있으므로 극단적인 상승 시장을 놓치지 않으려면 ETHE의 전반적인 위치를 높은 수준에서 유지해야 합니다. ), 80% 구성보다 낮지 않아야 합니다.
파생상품이 강화되었습니다.종목선정 강화 부분에서는 옵션전략을 동시에 채택하는 것이 단순히 목표를 유지하는 것보다 유리하다. 초과 수익의 원천은 주로 옵션 가격 책정의 변동성 프리미엄을 확보하는 데 있으며, 보다 목표가 분명한 투자 전략을 형성하기 위해 복잡한 옵션 전략을 구성함으로써 보완됩니다.
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규제 환경이 개선됨에 따라 점점 더 많은 전통적인 중개사가 암호화 자산 거래 사업에 진출하고 있으며, 향후 암호화 자산의 초기 제공이 규제 중개 플랫폼에서 수행될 가능성을 배제하지 않습니다. 이른바 ICO와 IDO의 수익률은 매우 인상적입니다.소량의 현금으로 참여하는 새로운 포지션으로 우리의 포지션을 사용할 수 있습니다.
보조 제목
4번과 5번은 일시적으로 수행이 어려우므로 1~3번의 운영을 확장하기 위해서는 다음이 필요하다.
ETHE 단일 자산은 기본 추적 지수로 사용되며 ETH/USD는 참조 지수로 보완됩니다. 단일 자산이 기존의 광역 지수의 상승이 아니기 때문에 위험 집중도가 높은 "협소 기반" 지수에 직면하여 변동성 제어 및 되돌림 제어는 적극적으로 운용할 때 더 많은 노력이 필요한 목표입니다. 추가적인 가치를 제공합니다.
투자포트폴리오의 성과가 벤치마크 지수에서 크게 벗어나지 않기 위해서는 ETHE에서 자본비율의 최소 60% 이상을 유지해야 하며, 정상적인 상황에서는 80~90%의 가중치를 유지해야 하며, 소득보장형 펀드의 비중은 인플레이션율이 10~20%여야 한다.
ETHE 주식은 현재 소위 장외 증권 시장(OTC)인 OTCQX 시장에서 거래되고 있기 때문에 이곳의 증권은 일반적으로 거래 활동이 제한적이며 표준 옵션 시장이 없기 때문에 사용할 수 없습니다. 보장된 옵션에 대한 담보로 중개 플랫폼의 잔액 판매 전략 또는 마진 거래 운영. 그런 다음 개선의 주요 초점은 블록체인 및 암호 화폐와 관련된 개념 주식의 할당을 최적화하는 것입니다.
표 1: 미국 및 캐나다에 상장된 주요 블록체인 또는 암호화폐 개념 주식
텍스트
표 2: 미국과 캐나다에 상장된 주요 블록체인 또는 암호화폐 개념 ETF
투자 대상 선정 기준은 다음과 같습니다.
암호화폐 채굴 회사, 채굴 장비/칩 공급업체, 암호화폐 금융 서비스 회사 또는 암호화폐 관련 고객에게 주로 서비스를 제공하는 기타 금융 기관을 포함하여 암호화폐 산업의 발전으로 간접적으로 이익을 얻는 명확한 암호화폐 생태계 또는 회사와의 사업 계획 , Metaverse Business 회사 등
또는 주요 투자 전략은 디지털 통화 현물 또는 파생 상품 펀드 상품에 집중하는 것입니다.
또는 위 두 가지의 펀드 상품주에 투자하세요.
암호화폐 주식을 선택하는 이유:
암호화된 주식과 암호화된 자산 간의 적당한 상관 관계를 기반으로 안전하고 편리하며 규정을 준수하는 방식으로 암호화된 시장 노출을 설정합니다.
암호화폐 주식과 암호화폐 자산 간의 상관관계는 일반적으로 보통(0.40)에서 중요(0.90) 사이입니다. 또한 많은 암호 회사와 암호 화폐는 역사적으로 1보다 큰 베타를 가지고 있습니다. 이 증폭된 노출은 암호화폐 주식을 암호화폐 시장의 가격 변동성에 대한 노출을 얻는 효과적인 수단으로 만들 수 있습니다. 또한 ETHE뿐만 아니라 BITW와 같은 일부 암호화폐 펀드는 유사한 구조적 문제로 인해 NAV보다 시가가 낮아 할인의 반환에 배팅을 할 수도 있습니다.
표: 주요 암호화폐 주식과 ETH, ETHE의 월별 수익률 상관관계(2021년 5월 1일 – 2023년 5월 4일):
참고: 통계 기간은 2021년 5월 COIN 주식 거래를 기준으로 하며, CASH는 현금을 의미합니다.
향상된 파생상품
옵션강화는 주로 보유주식/ETF의 현물/ETF포지션을 기반으로 커버드오픈 전략을 실행합니다. 시장이 지속적으로 하락하거나 상승할 때의 현물 대비.
동시에 매크로, 기술 및 산업 펀더멘탈 요인을 판단한 후 커버 전략을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 비율 콜 스프레드를 사용하고, 데드라인 구조가 적절할 때 캘린더 스프레드를 사용합니다.
포트폴리오 보호가 필요한 경우 내재 변동성 수준에 따라 옵션 구조를 공식화할 수 있습니다. 예를 들어 내재 변동성이 높고 날개가 atm에 비해 상대적으로 높을 때 풋 스프레드 칼라 구조를 선택할 수 있습니다.
옵션 강화 전략 예시
스큐 및 기간 구조와 같은 변동성 변화의 세부 사항은 특정 옵션 구조에 영향을 미친다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 메트릭에는 체계적인 실시간 추적이 필요합니다. 다음은 옵션 구조의 일부 샘플 다이어그램입니다.
주관적인 타이밍
매크로 + 기술 + 산업 펀더멘털 분석은 일부 현물 포지션 타이밍 작업에 대한 초과 수익의 원천이기도 하지만 일반적으로 ETHE 강화 전략으로서 포지션 타이밍은 경시되어야 합니다.
구체적으로:
거시적 타이밍: 거시적, 정책적, 경기적 사이클 차원의 분석을 통해 디지털 화폐 시장의 전반적인 미래 추세를 종합적으로 판단합니다.
산업 타이밍: 기업/프로젝트 연구, 이벤트 중심, 다중 요소 주식 선택 등
기술 타이밍: 그래픽 기술 분석을 사용하여 추세의 연속성을 연구 및 판단하고 주요 저항 및 지원 수준 전후에 적절하게 조정합니다.
그 중 정량화할 수 없는 매크로 리서치와 판단, 이벤트 주도적인 부분이 전략 관리자의 수준 차이를 반영하는 핵심이다. 예를 들어 이더리움 2.0 업그레이드(Shapella)는 2023년 4월 13일에 종료됩니다. 그러나 많은 사람들이 간과하는 것은 많은 수의 ETH 출금이 즉시 나타나지 않고 도착하는 데 5일 이상이 걸릴 수 있다는 것입니다. 완료 후 며칠 이내에 상승하면 포지션을 적절하게 줄이는 것을 고려하거나 변동하는 가치를 수확하기 위해 일부 콜 옵션을 판매하는 작업을 수행할 수 있습니다. 아래 그림은 ETH의 현물 가격을 나타낸 것으로, 4월 13일경 급등한 후, 통합 5일 만에 급격하게 하락한 것을 확인할 수 있습니다.
위 전략의 목적은 주로 다음과 같습니다.
암호화된 시장에서 핵심 자산의 장기 보유 —— ETH는 주류 Web 3 응용 프로그램의 핵심 인프라입니다.법정 통화 부와 BTC와 같은 다양화 요구의 유동성 유출을 수행할 수 있는 것 외에도 추가 α가 있습니다. Web 3 생태 응용 프로그램에서 가져옴 ;
주식의 알파에 주목하라 - 장기적으로 시장 평균보다 높은 초과수익률을 얻기 위해 더 우수한 기업을 선택하라.
변동성 수익 포착 – 블랙 스완 위험, 장단기 전환 변동성을 옵션을 통해 지수 장기 "알파"로 전환
첫 번째 레벨 제목
실증적 연구
다음으로 제안된 그레이스케일 ETHE 기반 지수 강화 펀드 전략에 대해 과거 데이터를 기반으로 실증 분석을 수행하여 전략의 효과와 타당성을 평가합니다.
2020년 1월부터 2023년 4월까지의 역사적 시장과 다음과 같은 대체 목표(옵션의 부분 수익을 시뮬레이션하기 위해 OPRE를 사용하는 경우)를 기반으로 월별 수익 통계를 수행한 다음 다음의 최대 및 최소 할당 비율을 계산합니다. 각 자산은 조건부로 제한되며 최적의 조합 구성을 얻는 세 가지 방법은 다음과 같습니다.
최대 샤프 비율 최적화 - 평균 분산을 기반으로 효율성 프론티어에 있는 최적의 위험 조정 포트폴리오 찾기
최소 분산 - 자산 그룹 중에서 포트폴리오 위험(분산 또는 표준 편차로 측정)이 가장 작습니다.
연간 변동성 목표 100%로 수익 극대화 - 주어진 위험 수준에 대해 포트폴리오의 기대 수익을 최대화하려고 합니다.
테스트에서 얻은 각 조합의 수입 성과는 다음과 같으며, 여기서 최적화되지 않은 참조 조합 1의 검은색 라인과 파란색 라인의 ETHE 성능을 참조 비교로 사용할 수 있습니다.
다음 표는 단일 자산 그레이스케일 이더리움 트러스트(벤치마크)와 비교하여 최대 샤프 비율, 최소 분산, 변동성 100%에서 최대 수익 등 최적화된 4개 포트폴리오의 성능을 보여줍니다. 조합은 거의 모든 위험 수익 지표에서 단순히 ETHE를 보유하는 것보다 낫고 가장 큰 샤프 비율 조합은 수입, 위험 통제 및 위험 조정 수익 측면에서 다른 조합보다 우수합니다.소득:
위험:최종 잔고가 60,653인 가장 큰 샤프 비율 포트폴리오는 주어진 기간 동안 가장 잘 수행되어 다른 포트폴리오와 벤치마크 자산을 훨씬 능가했습니다. 변동성 100%에서의 최소 분산 포트폴리오와 최대 수익 포트폴리오는 각각 42,977과 45,878의 종가를 가지며, 이 역시 벤치마크 자산의 31,840보다 높습니다. 이는 최적화된 투자 포트폴리오가 수익률 측면에서 단일 자산보다 낫다는 것을 보여줍니다.
위험:표준 편차의 관점에서 최소 분산 포트폴리오의 위험 수준이 가장 낮고(99.02%), 벤치마크 자산의 위험 수준이 가장 높습니다(133.75%). 최대 드로다운의 경우 변동성 100%일 때 최소 분산 포트폴리오와 최대 수익률 포트폴리오가 최대 드로다운이 더 낮고(각각 -80.44% 및 -80.63%), 벤치마크 자산이 최대 드로다운이 가장 높습니다(-89.60% ). 이는 최적화된 포트폴리오가 위험 통제 측면에서도 더 나은 성능을 보인다는 것을 의미합니다.
위험 조정 수익률:Sharpe 및 Sortino 비율은 각각 위험 단위당 기대 수익률과 하락 위험 단위당 기대 수익률을 측정합니다. 두 지표를 살펴보면 샤프 비율이 가장 큰 포트폴리오가 가장 좋은 성과를 보였습니다(샤프 비율은 0.96, 소르티노 비율은 2.06). 이는 이 포트폴리오가 위험 조정 수익률 측면에서 다른 포트폴리오 및 벤치마크 자산을 능가한다는 것을 의미합니다.
능동수익률, 추적오차, 정보비율은 각각 벤치마크 자산 대비 최적화된 포트폴리오의 초과수익률, 위험도, 위험조정 초과수익률을 측정한다. 이 세 가지 지표에서 최대 샤프 비율 포트폴리오가 가장 좋은 성과를 보였습니다. 활성 수익률은 30.19%, 정보 비율은 0.92(추적 오류에 대한 활성 수익률의 비율)였습니다. 이는 최대 샤프 비율 포트폴리오도 벤치마크 자산에 비해 성과 측면에서 유리하며 포트폴리오는 적당한 위험을 감수하는 조건에서 일정한 초과 수익을 얻을 수 있음을 보여줍니다.
참고: 최적화는 주어진 기간 동안 선택한 포트폴리오 자산에 대한 월별 수익 통계를 기반으로 합니다. 최적화 결과는 할당이 주어진 기간 외에는 최상의 성능을 발휘할 것이라고 예측하지 않으며 최적화된 자산 가중치를 사용하여 구성된 포트폴리오의 실제 성과는 주어진 성과 목표와 다를 수 있습니다.
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