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  • 比特币历史年平均收益率217.20%,泡沫真的破灭了吗?   文章来源:微信公众号“聪哥说区块链”(ID:block248) 导读:以2013年5月开始算,在任何一个月份买入比特币持有一年,平均收益率是217.20%。比特币...

    比特币历史年平均收益率217.20%,泡沫真的破灭了吗?

     
    文章来源:微信公众号“聪哥说区块链”(ID:block248)

    导读:以2013年5月开始算,在任何一个月份买入比特币持有一年,平均收益率是217.20%。比特币诞生于2008年的全球金融危机,目前这个时间节点也正值全球经济动荡之际,因此,严格来说,以比特币为首的数字货币目前还未走完一个完整的经济周期。比特币从2017年末价格达到顶峰后到如今一泻千里,跌幅高达80%左右,不少业内人士认为2018是挤泡沫的一年。经过全文的分析,您认为比特币目前是否有泡沫呢?或者说数字货币目前是否已经出清呢?

    本文主要分析BTC从2013年5月(因为主流第三方统计网站是从2013年4月29日开始)至今的历史收益率情况。其中BTC的历史价格数据来自coinmarketcap网站,网站统计的起止时间为2013年5月1日,本文统计的时间区间为2013年5月1日到2018年12月31日共5年8个月的数据。
    统计范围分别为月、半年、年,对应的收益率计算公式为:
    月收益率=(月末价格-月初价格)÷月初价格;
    半年收益率=(半年末价格-半年初价格)÷半年初价格;
    年收益率==(年末价格-年初价格)÷年初价格;

     

    1. 比特币历史月收益率

    2013年5月至2018年12月的月收益率如下:
    表1 BTC历史月收益率汇总

    表1 BTC历史月收益率汇总(数据来源:coinmarketcap)

    在这里插入图片描述

    图1 BTC历史月收益率(数据来源:coinmarketcap)

     

    2. 比特币历史半年收益率

    2013年5月至2018年12月的历史半年收益率如下:
    在这里插入图片描述

    表2 BTC历史半年收益率(数据来源:coinmarketcap)

    在这里插入图片描述

    图2 比特币历史半年回报率(数据来源:coinmarketcap)

     

    3. 比特币历史年收益率

    2013年5月至2018年12月的历史年收益率如下:
    在这里插入图片描述

    表3 BTC历史年收益率汇总(数据来源:coinmarketcap)

    在这里插入图片描述

    图3 BTC历史年收益率(数据来源:coinmarketcap)

     

    4. 比特币历史收益分类汇总

    在上图和上表中,我们从2013年5月开始,截止到2018年12月,以年为周期,统计了57个周期,历史年平均收益率为217.20%。其中收益率为负的有16个,主要集中在2014年到2015年之间,收益率为正的有41个。分类汇总情况如下:
    在这里插入图片描述

    表4 比特币历史年收益率分类汇总表(数据来源:coinmarketcap)

    在这里插入图片描述

    图4 BTC历史年收益率分类汇总(数据来源:coinmarketcap)

     
    下表和下图为BTC历史收益范围,收益区间被分为了1个月、半年、1年、2年等。该表显示的是在过去5年3个月任意1个月、半年、1年、2年等的收益情况。
    在这里插入图片描述

    表5 BTC历史收益范围(数据来源:coinmarketcap)

    在这里插入图片描述

    图5 BTC历史收益范围(数据来源:coinmarketcap)
     

    可以看出随着BTC持有时间的增大,平均收益率也在增大。但在每个统计周期,BTC都在经历大小不一的波动,暴涨暴跌不断考验着人性,不断将大多数人洗下车,正所谓“耐得住寂寞,才能守得住繁华”!

    值得注意的是,比特币诞生于2008年全球金融危机爆发之际,彼时,比特币还只是在技术极客小范围内流通的数字符号,称不上金融产品。时至今日,比特币及其他数字货币已经成为总市值将近1300亿美元的“庞然大物”,并不断有新的衍生品产生,发展形式越来越像传统的金融产品。虽然和传统金融市场市值相比,数字货币还只算是个婴儿,但其成长速度惊人,并不断引起主流世界的关注。那么经过本文的分析,比特币历史年平均收益率217.20%,您觉得还有泡沫吗?

    声明:此文章为“聪哥说区块链”原创,特此声明!未经许可,严禁转载。

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  • 在之前的五篇系列文章中,计算收益率时没有考虑每次按策略进行交易时的收益率,而是单纯回测一段时间后,通过计算最终价值和本金的差距并除以本金,得到最终收益率。这样的计算方法其实是不准确的,因...

    在之前的五篇系列文章中,计算收益率时没有考虑每次按策略进行交易时的收益率,而是单纯回测一段时间后,通过计算最终价值和本金的差距并除以本金,得到最终收益率。

    这样的计算方法其实是不准确的,因为交易时每次都采用100股的形式进行,在没有引入调仓技术前,我们应该以每次交易的平均收益率为准。

    具体计算方法如下:

    • 在每次买入股票的时候,记录购买价格:self.buyprice

    • 在每次卖出股票的时候,计算收益率:(卖出价格-买入价格)/买入价格,忽略佣金。

    • 将每次交易收益存入params变量中,以便后续分析。

    1.准备

    开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

    Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

    当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

    在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

    pip install backtrader
    

    看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

    Backtrader基本使用请看我们第一篇文章:

    backtrader教程—量化投资原来这么简单(1)

    本文全部代码,请在Python实用宝典后台回复:量化投资6 进行下载。

    2.交易收益率

    以第二篇的macd策略为例,首先初始化策略变量,用于记录股票交易的每次收益率:

    第二,要在notify_order函数中记录购买时的价格:

    第三,在卖出的时候,根据卖出价格和买入价格计算收益率,并存入策略变量里的profits变量中:

    在策略运行完毕后,可以通过以下变量获得策略变量里profits的值:

    cerebro.runstrats[0][0].params.profits
    

    结果如下:

    [0.021676761236850372, -0.1054225992123598, 0.10678571428571423, 0.11044953855314062, 0.21502209131075103, 0.15729837813819164, 0.10841304881039966, 0.16918294849023086]
    

    可以看到,每次该策略进行交易时的收益率,第一次盈利2%、第二次亏损10%、第三次盈利10%、第四次盈利11%...

    有趣的是第五次,盈利了21%,这个策略明明是在盈利10%的时候卖出,为什么这次交易能盈利21%?

    主要是在涨停板之下,股票无法卖出导致的。

    这也给我们一个hint:这个策略写死的涨/跌10%卖出是不是过于死板了,有没有更合适的卖出策略?

    大家可以尝试一下找到更好的卖出策略,下一篇文章中我们将重点讨论这个问题。

    3. 平均收益率

    使用numpy的mean函数,可以直接算出数组的平均值:

    print(np.mean(profits))
    

    结果如下:

    0.09792573520161482

    平均下来,该策略在这只股票上的平均收益率为9.7%. 这个结果要比前几篇文章的计算方法更加准确,也更具有价值。

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  • 1、期望收益率计算公式 HPR=(期末价格 -期初价格+现金股息)/期初价格 例:A股票过去三年的收益率为3%、5%、4%,B股票在下一年有30%的概率收益率为10%,40%的概率收益率为5%,另30%的概率收益率为8%。计算A、B两只...

    1、期望收益率计算公式

    HPR=(期末价格 -期初价格+现金股息)/期初价格

    例:A股票过去三年的收益率为3%、5%、4%,B股票在下一年有30%的概率收益率为10%,40%的概率收益率为5%,另30%的概率收益率为8%。计算A、B两只股票下一年的预期收益率。

    解:

    A股票的预期收益率 =(3%+5%+4%)/3 = 4%

    B股票的预期收益率 =10%×30%+5%×40%+8%×30% = 7.4%

    2、方差计算公式

    例:求43,45,44,42,41,43的方差。

    解:平均数=(43+45+44+42+41+43)/6=43

    S2=【(43-43)2+(45-43)2+(44-43)2+(42-43)2+(41-43)2+(43-43)^2】/6
    =(0+4+1+1+4+0)/6
    =10/6

    3、协方差计算公式

    例:Xi 1.1 1.9 3,Yi 5.0 10.4 14.6

    解:E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2
    E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10
    E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02
    Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02

    4、相关系数计算公式

    解:由上面的解题可求X、Y的相关系数为

    r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979

    表明这组数据X,Y之间相关性很好!

    扩展资料:

    1、期望收益率,又称为持有期收益率(HPR)指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率。期望收益率是投资者在投资时期望获得的报酬率,收益率就是未来现金流折算成现值的折现率,换句话说,期望收益率是投资者将预期能获得的未来现金流折现成一个现在能获得的金额的折现率。。

    2、方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

    3、协方差(Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同。

    4、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。
    https://zhidao.baidu.com/question/273879165.html

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  • 仓库库存周转率公式计算实例

    万次阅读 2016-07-12 12:49:45
    库存周转率公式实例提要:  库存周转率=(该期间的出库总金额/该期间的平均库存金额)×100%=该期间出库总金额×2/(期初库存金额+期末库存金额) 更多内容源自 通告  商品库存周转率即存货周转率.销售总额...

      库存周转率公式实例提要

       库存周转率=(该期间的出库总金额/该期间的平均库存金额)×100%=该期间出库总金额×2/(期初库存金额+期末库存金额)  更多内容源自 通告

      商品库存周转率即存货周转率.销售总额和库存平均价值的比例关系. 一般来讲,存货周转速度越快,存货的占用水平越低,流动性越强,存货转换为现金、应收账款等的速度越快。

      库存周转率的计算公式,实际评价中可用如下公式进行计算:

      库存周转率=(使用数量/库存数量)×100%

      使用数量并不等于出库数量,因为出库数量包括一部分备用数量。除此之外也有以金额计算库存周转率的。同样道理使用金额并不等于出库金额。

      库存周转率=(使用金额/库存金额)×100%

      使用金额也好,库存金额也好,是何时的金额,因此规定某个期限来研究金额时,需用下列算式:

      库存周转率=(该期间的出库总金额/该期间的平均库存金额)×100%=该期间出库总金额×2/(期初库存金额+期末库存金额)×100%

      库存周转率计算公式是(以月平均库存周转率为例):

      1、原材料库存周转率=月内出库的原材料总成本/原材料平均库存

      2、在制库存周转率=月内入库的成品物料成本/平均在制库存

      3、成品库存周转率=月销售物料成本/成品在库平均库存

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空空如也

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平均收益率公式