我们发现彭博社专栏作者 Aaron Brown 也对这个话题很感兴趣，他曾经是华尔街资产管理公司的资深高管，熟悉股票市场上常用的「因子分析法」，并尝试用因子分析法追踪了加密货币的走势，获得了一些有意思的发现。我们翻译了 Aaron Brown 的研究和发现，希望给读者启发，共同发掘有助于研判加密货币市场走势的更多工具。
撰文：Aaron Brown，彭博社专栏作者，前 AQR 资产管理公司金融市场研究负责人
编译：汪泽
在加密货币中，比特币规模最大、知名度最高，除此而外，几乎每天都有新的加密资产面世，但如何去分析和评估其价值，投资者却没什么头绪，也没有已经成型的工具可用。
何不试试因子分析法 factor analysis ？
因子分析法是个在股票市场非常普遍的定量分析工具。这种强大的定量分析工具通常用于将股市拆解成三到六个因子，每一个都是特别构建的投资组合。
例如，「估值」因子就是那些利好市净率低的股票、利空市净率高的股票。其依据是，多元化投资组合的长期预计回报率，可以用对这些因子的敞口程度来解释，这样你就无需了解所持的个股去预期其表现。
除股市以外，因子分析法也可以用于包括加密货币市场在内的任何其他目标，拆解的因子也可以是任意数量。1992 年的经典论文「法马-佛伦奇 Fama-French」论文中的模型采用了三个因子。后来的研究者通常采用五到六个因子做分析，有一些研究者会用更多因子进行股票的分析。
在股票市场上，最常见的因子包括如下几类：规模因子、估值因子、成长因子、盈利因子、动量反转因子、交投因子、波动率因子等：
规模类因子，包括：总市值、流通市值、自由流通市值等指标；估值类因子，包括：市盈率、市净率、市销率、市现率、企业价值倍数等指标；成长类因子，包括：营业收入同比增长率、营业利润同比增长率等指标；盈利类因子，包括：净资产收益率 ROE、总资产报酬率 ROA、销售毛利率、销售净利率等指标；动量反转因子，包括：数月涨跌幅等指标；交投因子，包括前一段时间日均换手率等指标；波动率因子，包括前一段的波动率及振幅等指标。而针对加密资产，我们目前拥有的数据数量不够，质量不佳，难以进行像股市那样复杂的因子分析。
不过倒也不妨一试。我利用因子分析法，把加密货币从去年 2 月到今年 3 月的走势进行了分析，获得了一些有意思的发现。
通过统计数据，我发现四个因子：分别为「规模」、「服务」、「质量」、「代币」，也就是四种组合，足以解释加密资产过去十几个月的回报情况。
我必须说明，这四个因子代表四种投资组合，各个组合是按统计算法构建，之后再命名，因此组合名称不一定完全体现其内容。下文会逐一解释每个因子代表的投资组合的选择标准。
因子分析法用数学方式来构建互不关联的组合，尽可能地捕捉加密货币价格波动的变化。在这种情况下，我发现，这四个因子可以用来解释加密资产每日价格波动 70% 的变化。除此而外的其他因子，每种额外反映不到 7% 的变化，考虑到这样的数据量和质量，这些因子可以视为随机噪声。
以下图表显示了以对数尺度计算，这四种因子组合各 1 美元的投资额在 2017 年 2 月 25 日的价值。需要给各位一些简单的背景：2017 年 2 月 25 日，比特币价格首次突破 2013 年 12 月创下的水平，并开始高歌猛进，一路涨至 2017 年的峰值。2017 年 2 月，市值高于 1000 万美元的加密资产共有 13 种。
黄线：规模 橙线：质量 灰线：服务 绿线：代币
整体来说，蓝色线表示「服务」因子组合，大致符合比特币在这期间的价格波动。但其他三种组合却显示出截然不同的模式。「规模」因子组合增幅最大，下降幅度最小。「服务」因子组合曾经赚到不错的收益，但崩溃幅度最大。以加密货币的标准来看，「质量」和「代币」表现较为温和，13 个月内均上涨 50%。只有「服务」因子组合的表现呈现持续快速下跌，另外三个因子表现似乎持平。
在图中，我用黄色线表示「规模」因子组合的表现，在这个因子的组合中，我没有包括比特币和以太币，这两种超级虚拟货币在该组合中的权重为零，我选择了货币市值从 10 亿美元到 200 亿美元不等，规模相对小，但也很可观并且很重要的加密货币。该组合中，瑞波币 Ripple、莱特币、新经币 NEM 和 Ethereum Classic 等货币中权重大致相等，莱特币是比特币的克隆产品，Ethereum Classic 则是以太币的衍生。
比特币价格大跌时，「规模」因子组合跌幅没有那么惨，趋势投资者应该会青睐它的价格图表；价值投资者则要小心行事。瑞波币和新经币解决了比特币存在的一些问题。它们是比特币是以太币的竞争对手，拥有充满活力、颇具才能的开发者社区，但比那些规模巨大的货币更灵活。「规模」因子组合的价值增加了三次，每次上涨两倍以上，其间则保持持平。
红色线条表示了「质量」因子组合的走势，该因子组合利好比特币，利空以太坊。在大多数类别中，「质量」因子组合都利好市值最高的虚拟资产，利空规模不及它的所有资产。虽然高市值不一定代表高质量，但在各自门类中最成功的虚拟资产往往也是规模最大的。或许这个因子组合叫「过往成就」更贴切。在我分析的这个时间段内，「质量」因子组合在这期间上涨 50%，但曾经两次翻倍然后又回落。这个因子组合的表现未能明确地优于同类。
红色线条表示了「服务」因子组合的走势，这个因子组合利好开展具体服务的加密资产，如 STEEM 社交媒体、Factom 和 Maidsafe 安全数据存储和转移、Augur 预测市场 和 Iconomi 管理数字资产，但利空各类以支付为目的的加密货币。 「服务」因子组合在 2017 年 2 月时每 1 美元的投资额，后来增长至 9 美元以上，之后跌至 3.50 美元。这是唯一一个真正大跌的因子组合，这或者意味着「服务」这个概念遭遇失败，或者意味着服务类加密资产在我研究这个时段价值被低估。
最后是「货币」因子组合，图中以绿色线表示，它利好比特币和莱特币等虚拟货币，利空以太坊等智能合约、服务型代币。该组合初期下跌，但后来的上涨是所有因子组合中最稳定的，不过在 2017 年年底左右，也是第一个下跌的。
图表不能预示未来，但提示了四个值得关注的方面：
首先，对比特币和以太币形成挑战的二线加密资产还能再次上涨两倍吗？2017 年虚拟货币大涨在很大程度上得力于此。第二，各类虚拟资产的领军者表现能否超过对手？2017 年平均而言，它们实现了这一点，但也有不少反转的情况。第三，服务提供商能否从崩溃行情中复苏？虽然它们看似直线下跌，但价格仍然是 2017 年 2 月的 2.5 倍以上。最后，虚拟货币能否重现低波动的 10 个月行情，表现超过非货币类虚拟资产？抑或未来属于智能合约、服务和各种功能型代币？