均值回歸策略的發展過程，風險平價策略的缺點介紹_WEI

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。

以太坊Gas中位費用7日均值跌至23.97gwei，創近12個月新低:7月15日消息，據Glassnode數據顯示，以太坊Gas中位費用7日均值跌至23.973gwei，創過去12個月新低，此前該指標曾在2021年7月25日跌至24.012gwei。[2022/7/15 2:14:56]

復雜的模型

昨日比特幣鏈上單位大小的交易手續費均值創下18年1月后的最高值:據歐科云鏈OKLink數據顯示，10月28日比特幣鏈上手續費達到214.46 BTC（約合278萬美元），是自19年6月4日以來的最高位。而單位大小的交易手續費達到0.00166257 BTC/KB，是18年1月23日后的新高。近24小時，比特幣鏈上的平均區塊獎勵為8.47 BTC，轉賬手續費占區塊獎勵的26.2%。[2020/10/29]

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。

行情 | 比特幣單筆交易手續平均值不斷上漲:據Tokenview數據顯示，比特幣近日單筆交易手續費平均值不斷上漲，昨日單筆交易手續費均值為0.000060927 BTC，約合0.473美元，達到近11個月以來的最高點。[2019/5/17]

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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