- SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY) - iShares Russell 2000 ETF (IWM) - iShares MSCI EAFE ETF (EFA) - iShares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) - iShares iBoxx High Yield Corporate Bond ETF (HYG) - United States Oil Fund (USO) - 比特币 (BTC; BTC/USD) - Invesco DB US Dollar Index Bullish Fund (UUP)
我们发现，只需将投资组合的资产分配集中在比特币、SPY、USO和TLT上，就可以轻松构建多元化的投资组合。由于这些资产都是以美元计价，所以在投资组合中加入UUP只会增加美元敞口的风险。SPY与IWM和EFA高度相关，这意味着无论是增加哪种ETF，都会增加对股票市场的敞口。而TLT和HYG之间存在明显的价格关系。
现代资产组合理论(MPT)是构建投资组合的传统方法，基于资产的波动性和与其他资产的相关性。然而，MPT倾向于向后看，忽视了未来收益的预测，并且不适用于非线性关系。我们可以使用人工智能算法来发现更多有趣的非线性关系。根据我们的分析，聚类算法显示SPY、EFA和IWM之间有较强的关联，而BTC和HYG之间的关联也在过去一个月中增强。其他资产与BTC之间的关联较弱。
基于我们对相关性和聚类的分析，我们认为将大部分资金配置在比特币、SPY、USO和TLT上是最有意义的。尽管SPY、IWM和EFA之间有相关性，但相比于USO和比特币，SPY提供更好的多样化效果。
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