加密资产是新兴的资产类别，投资者对如何进行最佳分析、评估和交易知之甚少，较短的历史也意味着很少有数据可用于模型上的演练。
这也解释了为什么至今大多数的加密货币基金都是自由裁量的，并且常具有类似创投基金的投资策略。
这与传统市场相反，五大对冲基金中有四个纯粹靠定量系统来决定如何部署资本。
定量基金希望透过系统化的利用市场异常现象来实现回报，市场异常是市场中的重复模式，其中具有某些特征的资产始终产生高于平均水平的回报。这些异常之所以存在，是因为市场中的某些结构原因，例如国内资本控制或市场参与者的重复行为模式，如羊群行为。
人类的行为程度上来说相对一致，这意味着有充分的理由可以相信传统市场中出现的市场异常也会在加密货币市场出现。由于目前少有复杂的定量基金来对这些异常套利，因此这些异常的回报在理论上应远高于传统市场。
Galaxy CEO：BlackRock CEO是今年加密货币领域的顶级人物之一:金色财经报道，专注于加密货币的金融服务公司Galaxy Digital Holdings首席执行官Mike Novogratz称赞全球最大资产管理公司BlackRock首席执行官Larry Fink改变了对比特币的看法。Novogratz在接受访时表示，Fink是今年加密货币领域的顶级人物之一，因为他已经从反对比特币的人变成了比特币的信徒。他说Fink服用了“橙色药丸”，这是加密货币社区用来形容那些相信比特币价值和潜力的人的术语。[2023/7/30 16:06:57]
LiquidFactory完成125万美元融资:12月7日消息，LiquidFactory宣布完成125万美元融资，KuCoin Labs和Republic Capital领投，IDG、鼎辉、Ascensive Assets、Lapin Capital和Acheron等参投。[2022/12/7 21:28:23]
动量异常
动量异常是市场上最广为人知的也最简单的异常现象之一。它可以归结为：
平均来说，曾在过去表现优异的资产在未来将继续表现较佳，反之亦然。从战略眼光来看，这意味着投资者应该购买价格在过去曾上涨的资产，并出售价格下跌的资产。
虽然，这对许多人来说是违反直觉的，但重要的是，要明白之所以如此的确切原因，并且这些异常主要存在于短期范围内。
区块链数据初创公司Coherent完成450万美元种子轮融资:金色财经消息，由前Coinbase高级软件工程师Carl Cortright创立的区块链数据初创公司Coherent已在种子轮融资中筹集了450万美元，该轮融资由Kindred Ventures、Matchstick Ventures和Foundry Group共同牵头，Coinbase Ventures、Alchemy、Chapter One和Coinbase早期员工Dan Romero参投。Coherent正在开发API，允许开发人员使用其数据构建应用程序并提供新功能。根据Cortright的说法，该公司专注于三种类型的数据，链上交易历史、NFT数据和数字凭证，Coherent的产品目前处于测试阶段，预计将于9月推出。[2022/8/5 12:03:07]
动量的理论基础
ETC Group将在Cboe Europe推出比特币ETP产品BTCE:7月28日消息，机构级数字资产支持证券专业提供商ETC Group宣布，将在证券交易所Cboe Europe上线其BTCetc ETC Group Physical Bitcoin（BTCE）产品，交易以欧元进行，清算由SIX-clear进行。（Businesswire）[2022/7/28 2:43:47]
几乎每一个资产类别都记录存在动量异常现象，尽管可能有多种不同的原因，其中有三个基本因素：
1、资讯的传播、验证到行动都是缓慢的
新资讯的传播和因应之行动都需要时间，毕竟人们需要时间来处理资讯量。正因如此，新闻可能会导致股票有持续性的走势而非突然飙升，越来越多市场参与者得知信息到并采取行动。
另外，投资者对他们投资的事物也有不同的时间规划，会以不同的速度因应新信息行动。
2、流动性的限制
大型投资商往往受到资产流动性的限制，必须长时间扩大其购买量以避免付出价差。这导致了长期的购买，表现在持续的价格趋势，而不是突然的价格跳跃。
这也是为何价格动量策略通常对相对流动性较差的资产更有效。
3、投资者从众，推论回报
错失机会的恐惧是投资者行为有据可查的模式。当资产有高额回报时，它可能导致市场参与者的从众心理。
由于投资者倾向于在预测未来时倾向于以最近的事实来推论，这造成如果最近高回报，那投资者也会推论未来一片看好。
因此，价格趋势成为一种自我应验的预言，产生在短期内认为购买导致高回报，因此会进一步购买。
凭经验测试加密货币动量
动量是一个概略的想法，有许多不同的方法类型来做更细致的分析，我们从最基本的动量类型开始，称为时间序列动量。
TMOM并不困难，计算过去某资产在某个给定时间点内的回报，并比较之后此资产在TMOM为正时和负时的平均回报。
理论上，当资产的TMOM为正时，资产的后续平均回报应该更高。
我们以比特币、莱特币、以太币、瑞波币和达世币为例，因为它们的交易历史相对较长：
我们将用10天做为给定时间点来计算TMOM，并以每日定额滚动做计算。
这样操作下，如果资产的当日收盘价高于10天前的收盘价，则判定资产具有TMOM为正，反之亦然。
接着，比较该资产的后续10天报酬率，以当前收盘价与未来10天的收盘价差做计算。
我们经过计算对比之后，TMOM为正对比其为负时，在五项资产显示较高的平均报酬。其中，最引人瞩目的是XRP，在10天期间的TMOM为正时平均每日报酬率为3.7％，负时则为0.6％。
而这些结果在对波动率进行调整之后依然保持不变，当TMOM为正时夏普比率均更高，我们对比2015-2016这两年，发现结果也是相同的，其中最显著的是ETH和LTC。
五个加密资产在动量为正，对比动量为负时，都具有较高的平均报酬率。这是非常有趣的，因为2015-2016年的市场环境与2017年非常不一样。
在这两年间，LTC和XRP在TMOM为负的每日报酬率为负值。若回溯到2013年和2014年，虽然只剩下比特币和莱特币，但结果仍是相同，两项资产在动量为正时的平均报酬率都较高。
虽然当时的市场环境更加不同，但是在结果的一致性上，令人惊讶，几乎每项被测试的资产在短期动量为正时对比动量为负时，都有较高的每日平均报酬率，如果加入其他加密资产，这种模式也具有效性。
信息是明确的，加密资产的短期报酬率将反映在最近的回报上，换句话说，从短期来看，基于历史显示的，买入有突破力的，卖掉疲弱的是相当有利可图的。
有鉴于加密市场较无效率事例，以及相对成熟的市场持续性动量，动量是所有市场参与者需要注意的。
对于长期投资者而言也是如此，因为他们可以分析动量来选择更好的进入与退出点，并改善风险管理的部分，考虑到TMOM的简单性，其他更进阶的动量分析方式可能更适合预测资产价格。
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