加密資產(crypto assets)是新興的資產類別，投資者對如何進行最佳分析、評估和交易知之甚少。較短的歷史也意味著很少有數據可用於模型上的演練。
這解釋了為什麼至今大多數的加密貨幣基金都是自由裁量的(discretionary)，並且常具有類似創投基金(Venture Capital)的投資策略。
這與傳統市場相反，五大對沖基金(Hedge funds)中有四個純粹靠定量系統(Quantitative system)來決定如何部署資本。
定量基金(Quantitative funds)希望透過系統化的利用市場異常 (Market Anomalies)現象來實現回報。
市場異常是市場中的重複模式，其中具有某些特徵的資產始終產生高於平均水平的回報。
這些異常之所以存在，是因為市場中的某些結構原因，例如國內資本控制或市場參與者的重複行為模式，如羊群行為(Herd Behavior)。
（註:羊群行為（Herd Behavior）在金融市場中是一種特殊的非理性行為，指的是投資者在信息不確定的情況下，受到其他投資者的影響，模仿他人決策，或者過度相信輿論，例如那些在市場中佔多數的觀念，而不考慮自有信息去行動。）
人類的行為程度上來說相對一致，這意味著有充分的理由可以相信傳統市場中出現的市場異常也會在加密貨幣市場出現。
由於目前少有複雜的定量基金來對這些異常套利，因此這些異常的回報在理論上應遠高於傳統市場。
介紹動量異常
動量異常(Momentum Anomaly)是市場上最廣為人知的也最簡單的異常現象之一。
它可以歸結為：
平均來說，曾在過去表現優異的資產在未來將繼續表現較佳，反之亦然。
從戰略眼光來看，這意味著投資者應該購買價格在過去曾上漲的資產，並出售價格下跌的資產。
雖然，這對許多人來說是違反直覺的，但重要的是，要明白之所以如此的確切原因，並且這些異常主要存在於短期範圍內。
動量的理論基礎
幾乎每一個資產類別都記錄存在動量異常現象。
儘管可能有多種不同的原因，本文提出了三個基本因素：
一、資訊的傳播、驗證到行動都是緩慢的
新資訊的傳播和因應之行動都需要時間，畢竟人們需要時間來處理資訊量。
正因如此，新聞可能會導致股票有持續性的走勢而非突然飆升，越來越多市場參與者得知信息到並採取行動。
另外，投資者對他們投資的事物也有不同的時間規劃，會以不同的速度因應新信息行動。
二、流動性的限制
大型投資商往往受到資產流動性的限制，必須長時間擴大其購買量以避免付出價差。
這導致了長期的購買，表現在持續的價格趨勢，而不是突然的價格跳躍。
這也是為何價格動量策略通常對相對流動性較差的資產更有效。
三、投資者從眾，推論回報
錯失機會的恐懼（FOMO，Fear of Missing Out）是投資者行為有據可查的模式。
當資產有高額回報時，它可能導致市場參與者的從眾心理。
由於投資者傾向於在預測未來時傾向於以最近的事實來推論，這造成如果最近高回報，那投資者也會推論未來一片看好。
因此，價格趨勢成為一種自我應驗的預言(Self-fulfilling prophecy)，產生在短期內認為購買導致高回報，因此會進一步購買。
憑經驗測試加密貨幣動量
動量是一個概略的想法，有許多不同的方法類型來做更細緻的分析。
我們從最基本的動量類型開始，稱為時間序列動量（time-series momentum；TMOM）。
它在一篇關於期貨的學術研究中受到推廣，其中顯示TMOM在全部58個測試資產中具有預測價值。
TMOM並不困難，計算過去某資產在某個給定時間點內的回報，並比較之後此資產在TMOM為正時和負時的平均回報。
理論上，當資產的TMOM為正（即當前價格高於先前價格）時，資產的後續平均回報應該更高。
為了測試指標的有效性，我們將計算加密資產的TMOM。
著重於五個最著名的加密資產，它們的交易歷史相對較長：
比特幣(Bitcoin；BTC)、萊特幣(Litecoin；LTC)、以太幣(Ethereum；ETH)、瑞波幣(Ripple；XRP)和達世幣(Dash)。
簡單起見，我們將用10天做為給定時間點來計算TMOM，並以每日定額滾動(daily rolling basis)做計算。
這樣操作下，如果資產的當日收盤價高於10天前的收盤價，則判定資產具有TMOM為正，反之亦然。
接著，比較該資產的後續10天報酬率(subsequent returns)，以當前收盤價與未來10天的收盤價差做計算。
事實上，需要進行更嚴格的回溯測試才能充分找出異常，這樣簡單的比較是為了讀者概略理解之。
對以下五項資產在2017年的表現做計算，基本總結是非常明確的：
TMOM為正對比其為負時，在五項資產顯示較高的平均報酬。
儘管，只有三種資產的結果達顯著。
其中，最引人矚目的是Ripple（XRP），在過去10天期間的TMOM為正時平均每日報酬率為3.7％，負時則為0.6％。
這些結果在對波動率進行調整之後依然保持不變，TMOM為正時夏普比率( sharpe ratios)均更高。
（註: 夏普比率（Sharpe Ratio），也稱夏普指數，為基金績效評價標準化指標。當今天，投資標的的預期報酬越高，投資人所能忍受的波動風險越高。反之，預期報酬越低，波動風險也越低。理性的投資者應選擇並持有有效的投資組合，即那些在給定的風險水平下使期望回報最大化的投資組合，或那些在給定期望回報率的水平上使風險最小化的投資組合。）
查算2015-2016這兩年，發現結果也是相同的，其中最顯著的是ETH和LTC。
五個加密資產在動量為正對比動量為負時，都具有較高的平均報酬率。
這是非常有趣的，因為2015年和2016年的市場環境與2017年非常不一樣。
這兩年間，LTC和XRP在TMOM為負的每日報酬率為負值。
若回溯到2013年和2014年，雖然只剩下比特幣和萊特幣。
但結果仍是相同，兩項資產在動量為正時的平均報酬率都較高。
同樣的，當時的市場環境更加不同，不過有趣的是，結果具一致性。
如果加入其他加密資產，這種模式也具有效性。
例如，以下是針對五項知名加密資產在2017年的表現運行此測試的結果：
新經幣(New Economy Movement；NEM)、狗狗幣(Dogecoin；DOGE)、門羅幣(Monero；XMR)、綠幣(Vertcoin；VTC)以及比特股(Bitshares；BTS)
除了VTC之外，其他四項資產在TMOM為正時每日平均報酬率均較高。
值得注意的是，NEM和BTS似乎有受動量趨動的態勢，在TMOM為正與負之間的每日平均報酬率差異超過2.5％。
在2015年和2016年間，此結果也重複出現。
再次，所有五項資產在TMOM為正對比TMOM為負時，後續平均報酬率均較高。
值得注意的是，VTC和BTS在TMOM為負時的後10天平均報酬率，實際上是負的。
總結
雖然，這些回溯測試過於簡化，但其中一些資產在TMOM為正對比TMOM為負之間的報酬率，差異幅度相當驚人。
在結果的一致性上，也令人驚訝，幾乎每項被測試的資產在短期動量為正時對比動量為負時，都有較高的每日平均報酬率。
信息是明確的，加密資產的短期報酬率將反映在最近的回報上。
換句話說，從短期來看，基於歷史顯示的，買入有突破力的，賣掉疲弱的(buy into strength，sell into weakness)是相當有利可圖的。
有鑑於加密市場較無效率事例，以及相對成熟的市場持續性動量，動量是所有市場參與者需要注意的。
對於長期投資者而言也是如此，因為他們可以分析動量來選擇更好的進入與退出點，並改善風險管理的部分。
最後，考慮到時間序列動量(TMOM)的簡單性，其他更進階的動量分析方式可能更適合預測資產價格，動區記者也將持續追蹤相關的數據分析。
（本文節錄自Andrew Young：Why Crypto Investors Should Pay Attention to Price Momentum）
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