数据解读KOL喊单效应:加密资产相关回报表现如何?

Odaily星球日报Publié le 2024-05-16Dernière mise à jour le 2024-05-16

Résumé

论文中的集体证据表明,投资者应该谨慎遵循加密货币KOL的投资建议,因为大多数收益在推文发布后不久就消失了。

原文作者:深潮 TechFlow

对韭菜来说,关注各类 KOL 博主的喊单,是获取财富密码的重要来源。

那么 KOL 喊单,是永赚的常胜将军,还是一次次偶然的巧合?

对于这个问题,关注不同的博主有着截然不同的答案。一次 100 倍的的喊单正确,或者一次归零的错误推荐,都可能成为非常主观的幸存者偏差。

从整个行业来看,KOL 们带单最后的战绩如何?

2 月,来自哈佛大学商学院、印第安纳大学商学院和德克萨斯农工大学的几位研究者,共同发表了一篇名为《加密货币影响者》的论文。

文章对截至 2022 年 12 月的两年期间, 180 名最著名的加密货币社交媒体影响者(KOL)发布的约 36, 000 条推文中所提到的加密资产相关回报表现进行研究,涵盖超过 1, 600 种代币。

数据解读KOL喊单效应:加密资产相关回报表现如何?

关键结果

在使用机器学习对推文进行归类,通过多种统计性描述和检验对推文中所提到的代币和之后价格表现进行跟踪后,得到的关键结果如下:

1.加密货币影响者的推文最初与正回报。但这些推文之后出现了显著的长期负回报,这表明它们产生的长期投资价值微乎其微。

2.当具备小币、拥有大量推特粉丝和自称专家这几个要素时,这些推文所产生的上述影响最为明显。

3.论文用机器学习方法对推文进行分类,发现当推文具有更积极的情绪或与「购买」推荐相关时,上述结果模式更强。

数据例证

加密货币影响者的推文呈现积极的短期回报效应:

发推喊单某个币,平均一天(两天)回报率为 1.83% (1.57% )。

市值前 100 名之外的加密货币项目,喊单一天后的回报率为 3.86% 

收益最早开始大幅下降是在推文发布五天后。第二天到第五天的平均回报率为-1.02% ,这表明超过一半的初始涨幅在五个交易日内被消除。

数据解读KOL喊单效应:加密资产相关回报表现如何?

从更长远的角度来看,推文发布后 10 天和 30 天结束的平均累积回报分别为-2.24% 和-6.53%。我们进一步记录了这些负面的事后回报,对于低市值加密货币来说更加负面(其中信息和流动性问题是最严重的)。

粗略估计表明,个人投资 1,000 美元购买在推文日期非前 100 名加密代币并持有投资三十天将产生 79 美元 (7.9%) 的损失,年化损失为 62.8%。

所谓专家:当影响者自称为专家时,事件后的回报率会更加负面;而当这些专家拥有更多的追随者时,回报率会更差。

整体来看,研究结果表明加密货币影响者平均提供的长期投资建议是无利可图的。只有在推文发布后立即退出仓位,才能从中获利,但这种策略可能因为市场流动性不足而不总是可行。此外,这种立即卖出的行为与加密货币社区中「永不卖出」的文化相悖。

思考

论文中的集体证据表明,投资者应该谨慎遵循加密货币 KOL 的投资建议,因为大多数收益在推文发布后不久就消失了。

但文章作者也承认,证据还不是决定性的。加密货币 KOL 可能只是追逐趋势或推广将为他们赢得最大知名度和粉丝的代币,从而使他们在经济上受益。

此外,一种更无害的替代解释是,加密货币影响者确实相信加密资产最终将经历高水平的增长。有影响力的人也可能只是关注建议短期购买并假设投资者知道立即出售。

尽管如此,论文的结果仍然提供了丰富的信息,因为它们提供了明确的证据,表明如果一个人持有的代币超过了几个月甚至几年,那么投资建议就不太可能有用。

同时论文还建议,监管机构和商业媒体可能会促使对此类行为进行更多审查,以确定这些活动是否与更多相关的利益冲突有关。

附录:论文所提及的 TOP 25 推特账号(受论文研究时间影响,表格是 2 年前的排名)

数据解读KOL喊单效应:加密资产相关回报表现如何?

Lectures associées

Le fondateur d'IOSG : L'Ethereum n'a pas besoin d'une nouvelle foi technologique, il a besoin d'un compromis à la Musk

Auteur : Jocy, Fondateur d'IOSG L'opinion centrale : Ethereum n'a pas besoin d'une nouvelle foi technologique, mais d'un compromis à la manière d'Elon Musk. L’annonce récente d’ETHLabs, financé par des entités majeures détentrices d’ETH comme BitMine et Lubin, révèle une perte de confiance du marché envers la gouvernance « petite et décentralisée » de l’Ethereum Foundation (EF). Ce n’est pas Vitalik Buterin qui initie ce changement, mais l’écosystème lui-même, signalant un besoin de réorientation. La différence clé entre Musk et Vitalik réside dans leur approche. Musk comprend d’abord les réalités commerciales et s’adapte, tandis que Vitalik part de principes techniques purs en espérant que les applications émergent d’elles-mêmes. Cette dernière méthode a fonctionné par le passé (ICO, DeFi, NFT), mais aujourd’hui, la concurrence est féroce et le temps presse. Ethereum manque cruellement d’une application phare, de type Starlink, et d’une orientation commerciale claire. Cela nécessite un engagement pratique dans le monde réel, pas simplement une feuille de route technique. Le vrai défi n’est pas stratégique, mais organisationnel, comme le souligne la fuite des talents de l’EF. Le nouveau modèle de gouvernance, avec des nœuds indépendants comme ETHLabs, tente de décentraliser la prise de décision. Cependant, distribuer les responsabilités est plus facile que de maintenir une cohésion et une direction communes. Cette cohésion ne peut venir que de la valeur partagée de l’ETH en tant qu’actif de référence, mais elle nécessite d’abord un récit réaliste et convaincant pour l’écosystème. Par ailleurs, l’indépendance déclarée de ces nouvelles structures reste à prouver dans la pratique, car les financeurs et les bénéficiaires sont souvent les mêmes acteurs. La confiance se construira sur des années de transparence. La menace ultime pour Ethereum n’est pas Solana, mais la migration de l’attention vers l’IA. La fenêtre pour réagir est étroite (12 à 18 mois). Seul un engagement concret, tourné vers des applications réelles et capable d’attirer les meilleurs talents, peut contrer cette tendance. En conclusion, l’idéal de Vitalik doit désormais s’ancrer dans la réalité par un engagement pratique et urgent. Le temps est l’adversaire le plus impitoyable.

marsbitIl y a 1 h

Le fondateur d'IOSG : L'Ethereum n'a pas besoin d'une nouvelle foi technologique, il a besoin d'un compromis à la Musk

marsbitIl y a 1 h

Jingdong et Mira Murati, ancienne CTO d'Open AI, misent sur la même piste de l'IA

Imaginez un scénario où un système d’IA perçoit et réagit en temps réel aux événements du monde physique sans attendre de demande explicite. C’est la promesse du modèle JoyAI-VL-Interaction, récemment rendu open source par JD.com. Il s’agit du premier modèle d’interaction visio-linguistique en temps réel entièrement open source, capable d’analyser un flux vidéo continu pour décider quand intervenir, quand rester silencieux ou quand déléguer une tâche complexe à un autre modèle. Contrairement aux assistants classiques fonctionnant en "tour par tour" (question-réponse), cette approche permet à l’IA d’être proactive dans des situations où l’utilisateur n’a pas le temps ou la capacité de formuler une requête : aide aux personnes âgées, assistance aux malvoyants, commentaire sportif automatique, surveillance industrielle ou robotique. JD.com n’est pas seul à explorer cette voie : Mira Murati, ancienne CTO d’OpenAI, et son laboratoire Thinking Machines Lab promeuvent une vision similaire des "modèles d’interaction". La particularité de JD.com est de placer la vision (plutôt que la voix) au cœur de la prise de décision, et de s’appuyer sur ses vastes données issues de scénarios réels (logistique, vente au détail, santé) pour entraîner le modèle. Le modèle, léger (8B paramètres) et conçu pour être déployé sur du matériel accessible (comme une carte graphique RTX 3090), est accompagné de son système d’inférence, de jeux de données et d’une documentation technique complets. JD.com ouvre ainsi la voie à une adoption large par les développeurs, visant à faire de l’IA proactive un élément central de l’intégration du numérique dans le monde physique.

marsbitIl y a 1 h

Jingdong et Mira Murati, ancienne CTO d'Open AI, misent sur la même piste de l'IA

marsbitIl y a 1 h

Google commence à vendre ses TPU, les géants cherchent à produire des "jetons à bas prix" avec des puces IA

Google commence désormais à vendre directement ses puces TPU (Tensor Processing Unit) et ses solutions matérielles de calcul IA aux centres de données tiers et aux clients. Ces puces, conçues spécifiquement pour les opérations mathématiques de tenseurs et de matrices, sont au cœur du fonctionnement des grands modèles d'IA. Auparavant, les TPU n'étaient accessibles que via la location dans les centres de données cloud de Google. Cette stratégie permet à Google de proposer une alternative à l'écosystème NVIDIA (GPU, CUDA), non pas en se positionnant sur la puissance brute, mais sur l'efficacité et la réduction des coûts, notamment pour l'inférence des modèles. L'objectif est de produire des "tokens" à moindre coût, un facteur clé pour démocratiser l'utilisation de l'IA à grande échelle. Google, à l'instar des grands fournisseurs de cloud comme Huawei Cloud et Alibaba Cloud, ne vend pas seulement du matériel. Il propose un écosystème complet intégrant puces, clusters, logiciels et services, transformant la puissance de calcul en une "productivité" directement utilisable. Cela reflète une évolution du marché : la compétition ne porte plus seulement sur la puissance des puces, mais sur la capacité à offrir une "meilleure puissance de calcul" – c'est-à-dire la solution la plus efficace et la plus économique pour des besoins variés. Ainsi, le marché de l'infrastructure IA évolue d'une "guerre des puces" vers une "guerre des systèmes". Si NVIDIA conserve sa position dominante pour l'entraînement des modèles et son écosystème mature, la montée en puissance de ces alternatives centrées sur le coût et l'efficacité opérationnelle redessine le paysage concurrentiel.

marsbitIl y a 1 h

Google commence à vendre ses TPU, les géants cherchent à produire des "jetons à bas prix" avec des puces IA

marsbitIl y a 1 h

Trading

Spot
Futures
活动图片