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title: BTCDOM、BTC、ETHのリターンを見てみる

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# BTCDOM、BTC、ETHのリターンを見てみる
* 検証前のイメージ
  * BTCDOMはBTCやETHなどよりも、リターンが対象（上昇と下落が均等）になって、歪度が0に近いのでは？
  * BTCDOMの歪度は0、BTCとかETHの歪度は相場の上げ下げで正負が結構ばらつくのでは？
  * DOMのリターンが正規分布っぽく綺麗だったら、リッジ、ラッソを使っていい感じに線形回帰できたりする？
  * 正規分布っぽく綺麗だったら逆張りロジックとかやりやすい？
* 検証
  * 対象はBTCDOM、BTC、ETHの1時間足リターン
  * 検証期間はBTCDOMが上場した2021年7月から2022年11月
  * ヒストグラム表示、尖度(Kurtosis)、歪度(Skewness)を計算
* 結果
  * 予想に反して、歪度の絶対値が0に一番近いのはBTCDOMの0.37ではなくBTCの-0.0089だった
  * 正規分布の尖度は3で、それに一番近いのは8.99でBTCDOMだった。BTCは9.62でETHは9.18だった。
* 所感
  * DOMのリターンよりむしろBTCの方が対称性はあった。
  * 検証期間ではどちらかと言えば下落相場の期間の方が長いから、BTCDOMの歪度が正になっているのは納得（下落相場ではBTCが他アルトよりも下げにくいから、BTCDOMリターンが正のことが多かった）
  * 歪度でBTC-0.0089とETHの-0.1265でここまで差がでるのは意外だった
  * BTCよりETHの方が色んなロジックでバックテストの結果が出やすかったりするのはこういう非対称性にある？
  * もっと長期間&ほかの銘柄だとどうなる？
* コードと出力メモ
```python
#Skewness : 歪度
#Kurtosis : 尖度

df = pd.read_pickle("test.pkl")
df["ret"] = 100*df["close"]/df["open"] - 100  #1h足のリターン
print(df)

for symbol in ["BTCUSDT","ETHUSDT","BTCDOMUSDT"]:
    retsy = df["ret"][df["symbol"]==symbol].copy()
    print(f'{symbol.replace("USDT","")} Skewness : {retsy.skew():.4f}')
    print(f'{symbol.replace("USDT","")} Kurtosis : {retsy.kurt():.4f}')
    print("---")

x1 = df["ret"][df["symbol"]=="BTCUSDT"].copy()
x2 = df["ret"][df["symbol"]=="ETHUSDT"].copy()
x3 = df["ret"][df["symbol"]=="BTCDOMUSDT"].copy()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.set_title("return hist")
ax.hist(x1, bins=100, color='orange', alpha=0.5, label="BTC")
ax.hist(x2, bins=100, color='blue',alpha=0.5, label="ETH")
ax.hist(x3, bins=100, color='green',alpha=0.5, label="BTCDOM")
ax.legend()
plt.show()
```
```
BTC Skewness : -0.0089
BTC Kurtosis : 9.6258
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ETH Skewness : -0.1265
ETH Kurtosis : 9.1807
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BTCDOM Skewness : 0.3746
BTCDOM Kurtosis : 8.9904
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```
![](https://i.imgur.com/ohVJSbx.png)

* 2020年1月～2022年11月
```
BTCDOM Skewness : 0.5954
BTCDOM Kurtosis : 12.1133
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BTC Skewness : -0.5309
BTC Kurtosis : 43.3191
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ETH Skewness : -0.6610
ETH Kurtosis : 22.5995
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BNB Skewness : -0.5395
BNB Kurtosis : 27.8599
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XRP Skewness : 0.3003
XRP Kurtosis : 35.8092
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ADA Skewness : -0.1495
ADA Kurtosis : 16.9816
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DOGE Skewness : 4.9382
DOGE Kurtosis : 155.0775
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```
* 2021年1月～2022年11月
```
BTCDOM Skewness : 0.5954
BTCDOM Kurtosis : 12.1133
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BTC Skewness : 0.0305
BTC Kurtosis : 13.1729
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ETH Skewness : -0.3923
ETH Kurtosis : 9.3034
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BNB Skewness : -0.1264
BNB Kurtosis : 20.2519
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XRP Skewness : 0.0215
XRP Kurtosis : 27.0471
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ADA Skewness : 0.0241
ADA Kurtosis : 15.7835
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DOGE Skewness : 4.8308
DOGE Kurtosis : 143.0160
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```

* 期間によってかなり違う感じ。
* 超乱暴に感想をいうなら、当たり前だけどリターンの分布はファットテールすぎたり、左右対称だったりはありえないから、正規分布を前提としている逆張りロジックとかは絶対に良くない気がする。
* 基本戦略として、トレンドフォローをして、大暴落の時にショート、上昇してる時は一緒にロング、みたいなトレンドフォロー戦略が適切な感じがする。