数据向 | 一周内，那一天交易BTC不会赔？

实力不够，策略来凑。

相信很多有过股票投资的币友，应该知道一个比较有趣的现象：一周中，总有几天比其他几天更容易获利或损失。

比如，当年弗伦奇在纽交所发现股票周一的回报率通常低于前一个周五，后来这一现象有了一个专业名词——“周末效应”。学者们总结是因为上市公司通常在周五股市停牌后才发布利空消息。

另一面，币圈一直都是7*24小时轮轴转，但如今的“白天市场”悄悄进入加密市场也有段时间了。币哩认为这是因为很多大户配备了专业的操盘团队，加上机构的入场，所以欧美和亚洲工作时间是最容易变盘的时候。比如7—9点、3点—5点。

不过，到目前为止，对加密市场的“星期几”效应还没有太多的研究。

同样的规则适用币圈吗?

数据：近24小时全网爆仓近5.6亿美元，比特币爆仓2.16亿美元:金色财经报道，据Coinglass数据，近24小时全网爆仓5.59亿美元，其中比特币爆仓2.16亿美元，以太坊爆仓2.05亿美元。[2022/8/20 12:37:15]

周一买币+周末前卖币=嫩模别墅?

加密市场的“周内最佳交易日”到底是那几天?

我们一一来推测。

测试“一周中最佳交易日期”的策略：

为找到答案，我们先仔细研究一下包括周末在内的每一天的“BTC平均价格回报”。正如各大分析师们常做的那样，我们把BTC作为整个加密市场的晴雨表，因为很多altcoins都与BTC联动，独立行情毕竟是少数。

首先，我们先看2017年到现在比特币周内日平均回报率:

数据：以太坊矿工收入连续第12个月超过比特币矿工:5月3日消息，The Block 发布了四月市场分析数据，其中显示比特币矿工收入在四月下降了 4.3%，达到 11.6 亿美元，而以太坊矿工收入则增长了 6.2% 升至 13.3 亿美元。值得注意的是，这是以太坊矿工收入连续第 12 个月超过比特币矿工收入。以太坊 NFT 交易额在四月份也出现了大幅上升，增幅达到 21.6%，交易额触及 72 亿美元（注：NFT 市场 LooksRare 可能存在大量洗售交易）。此外，四月份以太坊网络总计销毁了 137,088 枚 ETH，约合 4.29 亿美元，自 2021 年 8 月以太坊市值 EIP-1559 以来，ETH 销毁量总计已达到 218 万美元，约合 77.2 亿美元。

The Block 还指出，四月份的调整后链上总交易额触及 8310 亿美元，增幅为 40%，其中比特币链上交易额上涨 55.8%，以太坊链上交易额上涨 1.6%。在 Stablecoin 方面，调整后的 Stablecoin 链上交易量在四月下降至 4770 亿美元，跌幅达到 6.8%。已发行的 Stablecoin 供应量开始收缩，自 2020 年 1 月以来首次减少至 1544 亿美元，减少了 1.9%。USDT 依然在 Stablecoin 市场份额上占据主导地位，占比上升至 53.9%，USDC 市场份额比例则下降至 28.2%。[2022/5/3 2:47:41]

这里需要强调一下：我们这里是金本位。计算平均回报率时，会遇到正回报和负回报相加的问题。设想比特币下跌50%，第二天又上涨50%，这时傻瓜式相加的平均回报率是0%，但实际的回报率是-25%。因为你先损失了一半的钱，然后剩下一半的钱上涨的50%。也即是说，一个币当天跌了50%，第二需要翻倍才能回本。

12部门开展安全技术应用试点示范工作：推动区块链等为数据安全增效:金色财经报道，据工业和信息化部官网消息，为加强网络安全先进技术应用引导，推动网络安全产业高质量发展，工业和信息化部、国家互联网信息办公室、水利部等12部门近期决定开展网络安全技术应用试点示范工作，在大数据安全方面，应用试点要面向优化数据安全治理，推动密码技术、区块链等为数据安全增效，在数据应用安全防护、存证取证、监测预警和应急处置、隐私保护和流向溯源、国产商用密码应用等方面，探索数据确权、流通、共享新业态新模式，实现数据资源可视、可管、可控，促进数据有序流动的安全解决方案。[2022/1/11 8:40:17]

如上图所示，在不同工作日内，BTC的回报率有一些大的差异:

周一和周六收益最为明显，平均回报率分别为+0.69%和+0.5%。

举个例子，如果币哩从2017年初到今天，每周六买入比特币，然后在这一天结束前卖出，那么币哩目前的比特币投资回报率将为正。

周三、周四和周日的数据均为负值。到目前为止，周三是表现最差的一天。

当然，仅依靠上述策略来制定投资计划太过武断，需要进一步的论证。

数据：超1.3万枚BTC转入Coinbase，价值超4亿美元:Whale Alert数据显示，北京时间7月17日12:30:20，13,003.019 BTC从多个地址转入Coinbase，价值超4亿美元。交易哈希为：ec7862bcffe36e32b4c5297c7f438a230cfae308c27304978c3b2ec9cc73ee75。[2021/7/17 0:59:03]

有了这些信息后，我们现在继续测试“BTC周内投资策略”。

从2018年开始，我们只在周一和周六购买比特币，并在一天结束时卖出，那么，我们的投资回报率是怎样的？

蓝线表示我们的周内日投资策略，橙色的线，我们使用它作为基准，显示从相同时间开始计算长持BTC的收益。

主力数据：多个BTC合约在现价上方有大额卖单:AICoin PRO版K线主力大单跟踪及全量深度图显示：当前，包括OKEx BTC季度合约，币安BTC永续合约及BitMEX BTC永续合约在内的多个比特币合约在现价上方+20-30美元处均有大额委托卖单。 该位置这三大合约交易对的累计大额委托卖单超过2600万美元。[2020/6/28]

在观察到的时间范围内，我们的周内策略带来了68%的利润，而长持比特币的人将受到38%的损失。

从模型上看，最差的情况是，2018年底的那次大跌也发生在周一，这使得我们的策略发生重大错误，并少有的与基准收益贴近。但尽管如此，我们的日策略在2018年熊市的大部分时间里都实现了相对稳定的增长，并毫无压力的超过了基准收益。

但进一步研究过去也会得到有趣的结果。在2017年以后到今天，我们对当日策略进行回测，可以得出以下结果:

这一次，我们的策略实际上并没有超过hoding，考虑到2017年是比特币大牛市，在这个延长时间的测试框架内，我们的日策略只有469%的利润回报——大约是基准回报率的71%。

虽然看起来像是我们做了一个十分傻X的投资策略，但要注意的是：我们只在一周中进行交易了两天，就得到了基准71%的回报。另外，这两种策略表现出的波动性也存在巨大差异。

最重要的是，长持让投资者投资的过程像坐过山车，也让他们承担的风险更大。虽然那些在2012就进行加密市场投资并囤币的人，如今可能已财富自由。

但币哩怀疑，那个时代可能已彻底成为过去。

我们的日策略会弱化BTC的大部分波动风险，在测试的时间范围内，我们可以看出该方法是一条缓慢但却稳定、并且几乎连续上升的投资策略。

从数字上看，我们的日策略在观察时段的年化标准差为0.43，而持有的年化标准差为0.84。我们策略的年化夏普比率为1.65，长持是1.35。

*，标准差越高代表风险越高；年化夏普比率原指基金投资绩效评价标准化指标，是经典指标之一，夏普比率可以同时对收益与风险加以综合考虑。越大，说明基金单位风险所获得的风险回报越高。）

可以看出，我们的周内日投资策略明显降低了波动性，提高了风险调整后的收益，为投资者提供了更好的风险收益平衡。

比特币为首的加密市场波动太大，一直是很多新手和传统金融机构观望的原因。尤其是币圈早期都是赚的是信息差与资本实力差的钱，后面靠的是认知与理解。对于我们小散户，投资策略一定会比K线技术指标更重要。

即使从盘面上看，我们的投资回报与长持基准回报相比表现不佳，但另一面，我们的策略是牺牲了一些收益但大幅降低了不确定风险，毕竟谁也不能确定未来走势。否则2010年就应该买入比特币。

不过，可能也有人会质疑：这个策略难道不是马后炮吗？

确实，我们是从历史数据中进行推测。其实很多制作模型的人，一开始就已经知道在同一框架下什么时间点的数据可以论证观点。先入为主确实不是坏就是蠢，尤其是2020年都要减半了，面对这种历史性事件带来的波动，该模型是否还有效。

因此，让我们从2016年开始再测试一次，当时的市场情绪和现在类似。

*

以下是2016—2017年比特币的周内日回报率:

考虑到2016年比特币的看涨趋势，我们得到的结果实际上与计算2017-2019年的周内日回报率时非常相似。

在牛市中，表现最好的仍然是周一、外加了新的第二名周四，周六也同样不错，与前模型0.5相差不大。尽管周三和周日(之前的最差日)返回正值。也别意外，因为这是牛市。

有了这些结果(我们选择2018年减半后的大熊市)，我们决定在周一、周四和周六交易比特币，并在每个交易日结束时卖出。

以下是我们2018年1月起投资策略的成果:

由于只有过去的数据可用，我们再次跑赢了长持的基准回报率，与他们的-38%相比，我们只损失了4%。币哩觉得已经不错了，本来投资就是一场比赛，赢过大部分人最终才能赚钱。

因此，我们的模型其实也已经证明，对于币圈的BTC交易者来说：牛市中周一、周四、周六，熊市中周一、周六更加容易获利，至少赔的概率不大。

不过有一点需要说明，虽然大盘中大部分主流币与比特币联动，但个别CX、山寨币的走势，估计只有庄家才知道。使用这个策略的投资者，也需要具备一些基本的金融投资经验。

本文参考文献：《Backtestingtheweek:Whichdaysarebestfortradingcrypto?》；Theauthor：Jan.S；

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