GLA:均值回歸策略的發展過程，風險平價策略的缺點介紹_GLASS

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。

Glassnode：USDC交易平臺流出額均值跌至一個月低點:8月28日消息，據Glassnode數據顯示，USDC交易平臺流出額（7日移動平均值）為1616萬美元，跌至一個月低點。[2023/8/28 13:00:35]

復雜的模型

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。

比特幣交易量七日平均值降至17.25億美元，創16個月新低:金色財經消息，Glassnode 數據顯示，比特幣交易量的7日平均值降至17.25 億美元，創16個月來新低，上次則為 2021年6月6日觀察到的17.29億美元。[2022/10/6 18:40:56]

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。

數據：31.65萬枚ETH已被銷毀，單個區塊銷毀均值1.12 ETH:據歐科云鏈鏈上大師數據顯示，當前以太坊銷毀量為31.65萬ETH，單個區塊銷毀均值為1.1224 ETH；昨日以太坊銷毀量為7830 ETH，銷毀數量環比上升14.27%。[2021/9/18 23:34:19]

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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