均值回歸策略的發展過程，風險平價策略的缺點介紹_ETH

均值回歸策略的發展

均值回歸策略是一種老牌的量化投資策略，被廣泛應用于股票和期貨市場，其發展歷史悠久。隨著計算機技術和互聯網的發展，均值回歸策略也得到了更多的改進和完善。比如說，現在的均值回歸策略更加靈活，更加具有針對性，更加考慮市場的復雜性。在今天的量化投資領域中，均值回歸策略仍然占據了一席之地，并不斷得到改進和完善。

研究員：stETH年度質押收益率的7天平均值攀升至5.5%:金色財經報道，DeFi研究員Mika Honkasalo稱，stETH（由以太坊支持的流動性質押代幣）年度質押收益率（APR）的7天移動平均值已攀升至5.5%，與9月份的3.5%大幅上升。而對于那些通過icETH或ETHMAXI等產品利用質押獎勵的用戶來說，APR已經飆升至11%。

Honkasalo表示，收益率上升的主要原因是網絡活動的增加，以及最大可提取價值 (MEV) 的回升。（The Block）[2022/10/21 16:33:27]

復雜的模型

近7天區塊鏈搜索指數整體日均值整體同比上升38%:據百度指數數據，近7天區塊鏈搜索指數整體日均值為5903，整體同比上升38%，移動同比上升18%；近7天比特幣搜索指數整體日均值為20284，整體同比下降13%，移動同比下降13%。[2020/9/13]

隨著時間的推移，更多的數據和計算能力變得可用，均值回歸策略也在不斷發展。最初，均值回歸策略是基于簡單的數學模型，如移動平均線，試圖識別資產的價格何時明顯偏離其歷史均值。

獨家 | 近7天比特幣搜索指數整體日均值整體同比上升132%:據百度指數數據，近7天區塊鏈搜索指數整體日均值為3986，整體同比上升91%，移動同比上升83%；近7天比特幣搜索指數整體日均值為25498，整體同比上升132%，移動同比上升133%。[2020/2/11]

隨著數據可用性的增加，更復雜的模型被開發出來，納入了更多的因素，如波動性、動量和情緒。這些模型旨在提供一個更全面的市場狀況，并更好地識別均值回歸的機會。

隨著機器學習技術的出現，均值回歸策略變得更加復雜。這些模型使用算法來分析大型數據集并識別數據中的模式和關系。這使他們能夠對市場行為做出更準確的預測，并更精確地實施交易。

總的來說，均值回歸策略的發展是由提高這些交易策略的準確性和可靠性的愿望驅動的。隨著技術的不斷進步，均值回歸策略很可能會繼續發展，變得更加有效。

風險平價策略的缺點

1、風險平價策略的實施需要大量的數據和精確的分析，耗費大量的成本和時間，因此，它難以實施。

2、風險平價策略需要比較準確地估計投資組合中每個資產的風險，而這可能是一個棘手的任務，也可能會帶來系統性風險。

3、風險平價策略可能會導致投資組合中資產持有量過大，這可能會導致投資組合在市場波動中表現出更大的波動性，從而加大投資者的投資風險。

4、風險平價策略可能會忽視投資者的個性化需求，從而降低投資組合的多樣性和靈活性。

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