根據耶魯大學的官方聲明，來自耶魯大學的金融專家們提出了一個影響因素系統來預測主流加密貨幣的價格走向趨勢。

(耶魯大學研究員：比特幣價格受時間序列動量效應影響)

這項最新研究由耶魯大學經濟學家Aleh Tsyvinski和經濟學系博士生Yukun Liu主持，據稱是“對加密貨幣和區塊鏈技術的首次全面經濟學分析”。

據報道，依據比特幣、以太坊以及瑞波幣等主流加密貨幣的歷史價格數據，研究者計劃為其提供一個“風險回報權衡”算法，專家們分別追蹤分析了自2011年、2012年和2015年以來比特幣、瑞波幣和以太坊的數據。

在研究過程中Tsyvinski和Liu發現，加密貨幣不涉及到絕大多數普通股市場，也不與貨幣、大宗商品和宏觀經濟等和收益因素掛鉤，他們認為“加密貨幣的收益可以根據加密貨幣市場的一些特定因素進行預測。”

研究者認為，“強烈的時間序列動量效應”是其中一個重要的因素。Tsyvinski和Liu認為，如果比特幣的價格在一周內接連上漲，那么其在下一周可能會繼續上漲，因為其價格的持續上漲導致了市場需求的增加，導致更多的資金進場。除了比特幣的動量效應非常強之外，以太坊和瑞波幣的數據也體現了這一點。

其他方面，耶魯大學研究人員還提到了如社交媒體和搜索引擎有關加密貨幣的搜索熱度等投資者關注的因素，但最終Tsyvinski說道：

“任何事都有可能發生，我們無法確定，也許我們發現的統計學模式會完全改變，又或許比特幣會被監管機構禁止，或是被黑掉，有太多需要我們考慮了。”

時間序列動量效應

這一概念由Tobias J. Moskowitz、Yao Hua Ooi和Lasse Heje Pedersen撰寫的Journal of Financial Economics 2012年第5期論文“Time series momentum”提出，其發現，包括股指期貨、外匯遠期、商品期貨、債券期貨在內的58種金融資產的價格都存在明顯的“時間序列動量效應”。這些金融資產收益率在短期(一年以內)內具有持續性，而在長期(一年以上)出現反轉。這與投資者情緒理論中投資者“短期反應不足，長期反應過度”一致。基于時間動量效應，用不同類別金融資產構建的組合具有可觀的超額收益，此策略收益不能用傳統資產定價理論的風險因子所解釋，并且在極端市場行情下表現尤其優異。觀察投機者和套期保值者的交易行為，發現投機者基于時間序列動量效應的收益來源于套期保值者的損失。

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