YouMind
Đăng nhập

Các chỉ số trọng số ngang vượt trội hơn các chỉ số trọng số vốn hóa thị trường

@Envelop_project
TIẾNG ANH25 thg 5, 2026
1.1M
207
23
8
32

TL;DR

Bài viết này so sánh ba chiến lược chỉ số tiền mã hóa—Trọng số ngang, Vốn hóa thị trường và Điều chỉnh theo tương quan—chứng minh cách phân bổ dựa trên toán học có thể cải thiện đáng kể lợi nhuận đã điều chỉnh theo rủi ro.

Các bài viết trước:

Tại sao chiến lược "mua đỉnh" không hiệu quả

😆Hãy tưởng tượng một nhà đầu tư bước vào văn phòng của chuyên gia tài chính: "Tôi muốn đa dạng hóa danh mục đầu tư!" Chuyên gia gật đầu: "Tuyệt. Hãy mua BTC, ETH, và… thêm một ít BTC nữa qua quỹ ETF."

Đây được gọi là ảo tưởng về sự đa dạng hóa, khi bạn về mặt kỹ thuật sở hữu nhiều tài sản khác nhau, nhưng tất cả đều giảm giá trị vì cùng một tiêu đề tin tức.

Chúng ta sẽ xem xét ba chiến lược xây dựng chỉ số bằng cách sử dụng chỉ số L1 của nền tảng Envelop, bao gồm sáu blockchain cơ bản: $BTC, $ETH, $BNB, $TRX, $NEAR, và $ZEC. Và chúng ta sẽ dùng backtesting (kiểm tra lịch sử) để xem mỗi chiến lược sẽ hoạt động thế nào từ năm 2023 đến 2025 với số vốn ban đầu là $100.

Ba Cách Phân Bổ Tỷ Trọng Trong Danh Mục Đầu Tư

  1. Tỷ Trọng Bằng Nhau (EW), Phần Bằng Nhau. Mỗi tài sản nhận được chính xác một phần như nhau. Đơn giản, minh bạch và công bằng. Giống như chia bánh pizza với bạn bè: mỗi người một miếng, không ai bị thiệt. Vào tháng 5 năm 2026, mỗi token trong chỉ số Envelop là 1/6 ≈ 16,7%.
  2. Tỷ Trọng Theo Vốn Hóa Thị Trường (MCap). Vốn hóa thị trường = giá token × số lượng token đang lưu hành. Token nào "đắt hơn" theo nghĩa này thì sẽ có tỷ trọng lớn hơn trong chỉ số. Đầu năm 2023, BTC chiếm 62,4%, BNB chỉ 7,4%, và NEAR là 0,3%.
  3. Tỷ Trọng Điều Chỉnh Theo Tương Quan (Corr-Adj). Ở đây chúng ta dùng toán học: các tài sản có biến động cao và tương quan cao với phần còn lại được gán tỷ trọng thấp hơn. Ý tưởng là để các token "biến động mạnh" chiếm ít không gian hơn trong danh mục.
ENVELOP (NIFTSY) - inline image

Tương Quan Là Gì Và Tại Sao Nó Quan Trọng

Tương quan là thước đo mức độ di chuyển đồng bộ giữa hai tài sản. Giá trị +1,0 có nghĩa là "luôn đi cùng nhau", 0 là "độc lập", và -1,0 là "luôn đi ngược chiều".

Đối với chỉ số L1 của chúng ta, các tương quan cặp trung bình trông như thế này: BTC và ETH di chuyển cùng nhau với tương quan là 0,82, mức rất cao.

Ma Trận Tương Quan (2023–2025)

ENVELOP (NIFTSY) - inline image

Lưu ý! Tương quan tài sản có thể thay đổi theo các khung thời gian khác nhau

Cách tỷ trọng điều chỉnh theo tương quan hoạt động trong danh mục đầu tư

Ý tưởng rất đơn giản: nếu một tài sản có rủi ro cao (biến động cao) và di chuyển đồng bộ với các tài sản khác (tương quan cao), tại sao lại nắm giữ một vị thế lớn trong đó? Nó không mang lại sự bảo vệ thực sự nào cho danh mục đầu tư.

Wi ∝ 1 / (Σi × (1 + Pi)) Σi = biến động hàng năm của tài sản i (mức độ "rủi ro") Pi = tương quan trung bình với các tài sản khác (mức độ "di chuyển đồng bộ") Σ và P càng nhỏ thì tỷ trọng càng LỚN

Kết quả cho chỉ số L1: BTC nhận được tỷ trọng cao hơn một chút, 21% thay vì 16,7%, bởi vì, dù có Σ thấp và tương quan "hệ thống", nó vẫn là tài sản "trưởng thành" nhất. NEAR nhận được tỷ trọng nhỏ hơn (13,1%) vì với Σ = 100% mỗi năm và tương quan 0,66, nó quá khó đoán, đồng thời không mang lại đủ sự đa dạng.

ENVELOP (NIFTSY) - inline image

💡 Điểm Chính: Biến động ZEC cao (90%), nhưng tương quan trung bình của nó là thấp nhất trong chỉ số (0,63). Điều này có nghĩa là dù "biến động mạnh", nó hoạt động độc lập hơn. Đó chính xác là lý do Corr-Adj phân bổ 14,8% cho ZEC, gần bằng với chỉ số tỷ trọng bằng nhau. Tuy nhiên, chỉ số MCap chỉ phân bổ 0,1% cho ZEC, và do đó đã bỏ lỡ đợt tăng +809% của nó vào năm 2025.

Backtest 3 Năm: Chiến Lược Nào Sinh Lời Nhiều Hơn?

Backtesting giống như "cỗ máy thời gian" cho đầu tư. Chúng ta lấy giá tài sản lịch sử và hỏi: "Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi đầu tư $100 vào mỗi chiến lược vào đầu năm 2023?"

ENVELOP (NIFTSY) - inline image
ENVELOP (NIFTSY) - inline image

Tỷ Lệ Sharpe: Lợi Nhuận Trên Mỗi Đơn Vị Rủi Ro

Tỷ lệ Sharpe có lẽ là chỉ số quan trọng nhất khi so sánh các chiến lược. Nó trả lời câu hỏi: "Tôi đã kiếm được bao nhiêu trên lãi suất phi rủi ro cho mỗi phần trăm rủi ro đã chịu?"

Công thức rất đơn giản:

Tỷ lệ Sharpe = (Rdanh mục − Rfree) / Σdanh mục Rdanh mục = lợi nhuận danh mục trong năm Rfree = lãi suất phi rủi ro (≈ 4%, lợi suất Trái phiếu Kho bạc Mỹ) Σdanh mục = biến động (độ lệch chuẩn) của lợi nhuận

Corr-Adj cho thấy tỷ lệ Sharpe là 9,50. Điều này phản ánh không chỉ lợi nhuận cao mà còn cả sự tăng trưởng ổn định: +89%, +100%, +110% qua từng năm với hầu như không có sự sụt giảm mạnh nào. MCap, với tỷ lệ Sharpe là 1,11, trở nên kém xa: hiệu suất năm 2025 của nó là âm do tập trung quá nhiều vào BTC (hầu như không tăng) và ETH (giảm 14%).

⚠️ Quan trọng! Tỷ lệ Sharpe cao trong backtest ba năm không đảm bảo kết quả trong tương lai. Ba năm là mẫu quá ngắn để đưa ra kết luận có ý nghĩa thống kê. Các chiến lược thực sự "tốt" được kiểm tra trên 10+ năm dữ liệu và được xác minh về khả năng chống chịu trước các "sự kiện thiên nga đen".

Toán Học Hơn Trực Giác

Tỷ trọng điều chỉnh theo tương quan không đảm bảo lợi nhuận tối đa, trong một số năm, chúng hoạt động kém hơn so với phương pháp tỷ trọng bằng nhau. Tuy nhiên, chúng mang lại sự tăng trưởng ổn định hơn và tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận tốt hơn (tỷ lệ Sharpe 9,5 so với 5,76).

Kẻ thù chính của nhà đầu tư mới không phải là sự biến động của crypto, mà là ảo tưởng về sự đa dạng hóa trong một danh mục đầu tư theo vốn hóa thị trường, nơi 90% = BTC + ETH. Một chỉ số thông minh với tỷ trọng phù hợp không phải là phép màu, mà là ứng dụng của Lý Thuyết Danh Mục Hiện Đại vào thị trường crypto.

Cách thức hoạt động trên Envelop

Để giúp người dùng mới dễ dàng bắt đầu và đơn giản hóa việc hiểu cách chỉ số Envelop được xây dựng, chúng tôi quyết định sử dụng chỉ số theo tỷ trọng tài sản trong các cài đặt trước mặc định.

Tuy nhiên, bạn luôn có thể tạo chỉ số với bất kỳ tỷ trọng và tài sản nào.

Nền tảng Envelop mang lại sự linh hoạt tối đa.

ENVELOP (NIFTSY) - inline image

Cách tạo Chỉ số Crypto

Lưu một chạm

Đọc sâu bài viết viral bằng AI trong YouMind

Lưu nguồn, đặt câu hỏi tập trung, tóm tắt lập luận và biến một bài viết viral thành các ghi chú có thể tái sử dụng trong một không gian làm việc AI duy nhất.

Khám phá YouMind
Dành cho nhà sáng tạo

Biến Markdown của bạn thành bài viết 𝕏 gọn gàng

Khi bạn đăng bài viết dài của riêng mình, việc định dạng hình ảnh, bảng và khối mã cho 𝕏 rất mệt mỏi. YouMind biến cả bản nháp Markdown thành một bài viết 𝕏 gọn gàng, sẵn sàng để đăng.

Thử Markdown sang 𝕏

Thêm pattern để giải mã

Bài viết viral gần đây

Khám phá thêm bài viết viral