加密货币回报与市场不确定性价格敏感性的

加密货币市场从来不缺话题。价格的大起大落背后，到底隐藏着什么样的定价逻辑？一项发表于Finance Research Letters的研究，就对此展开了一场有趣的探索——它试图回答一个关键问题：加密货币的回报，是否与其对市场不确定性的“价格敏感性”存在某种非线性关系。

这项研究选取了2018年6月至2023年2月的数据，在控制了市场、规模、反转和流动性等因素后，发现了一个有意思的现象：那些具有“中等”不确定性风险的加密货币，其风险调整后的周收益，比低风险或高风险的加密货币高了5.73%。换句话说，回报与波动率指数(VIX)beta因子之间的关系，并不是一条简单的直线，而是一条曲线。

更关键的是，研究指出，这种非线性关系的背后，是投资者为那些“类似反赌”的加密货币支付了过高的价格，从而压低了预期回报。这个结论在多种检验下依然稳健。接下来，我们就拆解一下整个研究过程。

一、引言

资产定价领域中，系统性风险始终是绕不开的核心。在传统金融里，资产价格反映了投资者对系统性冲击的敏感度。而加密货币市场，近年来也涌现出一系列可能解释回报率的因子——比如市场、规模、动量，甚至网络用户的活跃度。但有一个维度似乎被忽略了：市场不确定性风险。

已有研究表明，对市场不确定性的敏感度，是影响股票、债券、外汇等资产的重要因素。在加密货币领域，学者们发现了个体波动率与预期回报之间的正向关系，也关注到了加密货币与VIX之间的条件相关性。但问题是，这些研究大多集中在“波动水平”上，而非“价格对不确定性变化的敏感性”——也就是，一只加密货币的价格，到底在多大程度上取决于VIX的异常波动？

这篇文章恰好填补了这一空白，并且首次揭示了这种敏感性背后的非线性特征：那些对VIX高度敏感的加密货币，因为自身的“反赌属性”而被高估，反而需要更低的回报来补偿。

二、研究过程

2.1 数据

作者从CoinMarketCap收集了2017年9月16日至2023年2月17日共1981天的每日数据。为了排除噪音，市值低于10万美元、每周交易不足五天的加密货币都被剔除。值得注意的是，市场不确定性风险因子（ΔVIX）和流动性风险因子（LIQ）属于非交易因素，因此作者通过回归残差来提取相关变量的“意外变化”。而市场（MKT）、规模（SMB）和反转（DMU）等可交易因子，则是基于加密货币投资组合直接构造的。

研究核心在于VIX beta是否能在加密货币的横截面回报中定价。具体做法是：对每种加密货币，先通过时间序列回归，估计其对各风险因子的敏感度（即beta值）。公式如下：

2.2 实证分析

表1展示了整体风险因子与个体beta估计的描述性统计。面板A显示，波动性因子与其他因子的同期相关性适中，这为其作为独立候选因子提供了空间。VIX创新与市场因子负相关，意味着市场恐慌往往在牛市时缓解；同时，VIX创新与流动性因子的负相关也符合直觉——恐慌缓解时，流动性自然会提升。

面板B则展示了从回归中估算出的周度beta的横截面中位数。按周计算，平均有661种加密货币的数据，时间跨度245周。整体来看，VIX beta与流动性beta均为负，其他beta为正。更重要的是，变异系数（CV）表明VIX beta的离散程度足够大，足以用来探索回报的横截面差异。

表1 总体风险因素和个体beta估计的描述性统计

面板A 风险因素的描述性统计

面板B 单个贝塔的横断面统计的中位数

研究团队借鉴了Daniel和Titman（1997）的投资组合方法，每周根据预先排序的VIX beta，把加密货币分成十个投资组合。表2展示了每个十分位组合的平均特征、超额回报和风险调整后的回报（alpha）。所有组合都采用价值加权方式构建，超额回报则是对下一周回报的预测。

表2 投资组合分析

接下来的表3则更进一步：在控制了价格、最大值、条件偏度等特征后，作者在每个五分数内再次按VIX beta排序，构建了双重分类组合。结果显示，即使在控制其他特征后，中等VIX敏感度的组合依然能产生显著的超额收益，进一步验证了非线性关系的稳定性。

表3 投资组合分析:双重分类

最后，作者采用Newey-West稳健标准误，对每只加密货币进行了两遍横截面回归。表4的结果与投资组合分析高度一致，证实了VIX beta与回报之间确实存在一种凹形的非线性关系。

表4 单个加密货币的横断面资产定价测试

三、结论

这项研究用2018年至2023年的数据，为加密货币回报与市场不确定性之间的关系提供了一种新视角：不是越高越好的直线思维，而是一条“倒U型”曲线。买入中等不确定性风险的加密货币，同时卖出低风险或高风险的品种，能获得显著的风险调整后回报。而这一切的背后，是“反赌型”加密货币的高估效应在作祟。

当然，研究也留下了值得继续探索的空间。未来研究者可以考虑用数字资产本身的波动率，或者社交媒体、搜索引擎的关注度指数来替代VIX，进一步验证这种非线性关系的普遍性。