作者：Vesa Pursiainen and Jan Toczynski
來源：Swiss Finance Institute
近年來，加密貨幣已經從一個小眾產品變成了一個主要的資產類別，吸引了金融業和零售投資者的大量關注。 Vesa Pursiainen和Jan Toczynski兩位學者使用一家大型金融科技公司收集的交易數據來研究零售投資者對加密貨幣的投資。研究發現，加密貨幣投資者往往是年輕、男性和高收入者。加密貨幣投資與股票投資和使用機器人投資應用程序呈正相關。他們也與賭博行為正相關。加密貨幣投資者傾向於居住在富裕的城市地區，自營職業水平高，志願服務水平低。流入加密貨幣的淨流量與過去的短期回報率呈負相關，但與長期回報率呈正相關。投資者並沒有表現出很高的市場時機選擇能力。控制進入加密貨幣的時間，女性在市場時機選擇方面做得更好，而股票投資者做得更差。中國人民大學金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）對文章內容進行了編譯。
簡介
近年來，加密貨幣已經從一個小眾技術變成了一個主要的資產類別，吸引了金融業和零售投資者的大量關注。同時，部分由於大多數加密資產的準匿名性質，關於誰在投資它們以及它們如何和為什麼投資的信息有限。在本文中，我們使用一家大型金融科技公司收集的交易級數據集來研究零售投資者的加密貨幣投資。首先，我們確定了個人層面流入和流出加密貨幣交易所的流量，並將其作為加密貨幣投資的代理。這一信息與豐富的人口統計和其他交易數據以及用戶的郵政編碼相結合，使我們能夠對加密貨幣投資者的特徵進行比先前研究更詳細的分析。它還使我們能夠以每日的頻率分析零售加密貨幣投資的交易動態。
數據和方法
我們首先對加密貨幣投資者的特徵進行橫斷面分析。我們定義了一個加密貨幣投資者虛擬人，如果用戶在我們的樣本期間的某個時間點持有加密貨幣，其值為1，並對各種用戶特徵進行回歸。持有加密貨幣的可能性隨著收入和財富的增加而增加，隨著40或50歲以上的年齡而減少。此外，男性持有加密貨幣的可能性比女性高約23-24個百分點，相對於樣本的平均可能性24%來說，這個比例非常大。加密貨幣投資與股票投資呈正相關。我們還發現，從事賭博的人更有可能持有加密貨幣。這一發現與先前的證據一致，即至少有一些散戶投資者將交易視為賭博的替代品。使用機器人投資者的人也更有可能投資於加密貨幣。這可能與他們希望使投資組合多樣化的願望相一致，在這方面，機器人顧問已被證明是有幫助的。較低的複雜性或較高的啟發式思維傾向至少與一些加密貨幣投資者有關。
接下來，我們重複對加密貨幣投資者的相同分析，但重點關注他們居住的郵政編碼的位置特徵。與我們個人層面的結果一致，女性比例較低的地區有較高的加密貨幣投資水平，富裕的城市地區也是如此。我們還發現，志願服務率與加密貨幣投資顯著負相關。當地的自僱率與持有加密貨幣的可能性之間存在著顯著的正相關關係。這可能與一般的風險偏好水平有關。
最後，加密貨幣投資與該縣的新教徒比例呈負相關。這可能與個人層面的賭博結果一致，因為有證據表明新教徒對賭博持否定態度，而天主教徒對賭博更寬容。然後，我們研究了加密貨幣投資對過去價格變動的敏感性。我們發現，流入加密貨幣的淨流量與一周的回報率呈負相關，但與四周的回報率呈正相關。當分別研究過去的收益和虧損時，我們發現加密貨幣流量和一周的回報之間的負相關關係對收益和虧損都適用，儘管對虧損來說更強。相反，加密貨幣流量和四周回報之間的正向關係對收益來說更強。在我們的樣本中，零售投資者有短期和長期之分。
接下來，我們研究不同類型的投資者在對過去收益的敏感性方面有何不同。如上所述，流入加密貨幣的淨資金一般與過去一周的回報率呈負相關，與四周的回報率呈正相關。然而，根據用戶特徵的不同，存在著明顯的差異。老年人和高收入者對過去一周的回報率更敏感，男性和投資股票的人也是如此。相比之下，賭徒的交易行為與一周的回報率沒有關聯。不同用戶對四周回報的敏感度更為相似。如上所述，流入加密貨幣的淨流量一般與過去一周的回報率呈負相關，與四周的回報率呈正相關。然而，根據用戶特徵，存在著明顯的差異。老年人和高收入者對過去一周的回報更敏感，男性和投資股票的人也是如此。相比之下，賭徒的交易行為與一周的回報率沒有表現出相關性。對四周回報的敏感度在不同的用戶中更為相似。最明顯的區別是，賭徒對過去四周回報的反應明顯更強烈，比我們樣本中的其他用戶顯得更有動力。我們還研究了加密貨幣投資者的交易行為，這取決於當前加密貨幣價格是處於歷史低點還是高點。我們包括三個不同的時間區間：4週，12周和52週。我們發現，在這三個時間間隔內，流入加密貨幣的淨流量在歷史高點時都明顯降低。同樣，在四周和12週的時間間隔內，淨流量在歷史低點增加。這些發現與一些研究一致，表明歷史價格模式可能會推動散戶投資者的交易。
我們探討了加密貨幣投資者的明顯的市場時機選擇能力。我們遵循Friesen和Sapp（2007）的方法，分別計算正向和負向流動的美元八分之一的月度回報，並估計一個獨立於先前持有的市場時機性能的措施。一般來說，對於較早開始投資加密貨幣的投資者來說，估計的回報更積極。在我們的樣本中，市場時機的平均回報是負的，這表明，平均而言，零售的加密貨幣投資者沒有表現出高的市場時機技能，表明加密貨幣的回報對零售投資者來說是難以預測的。
描述性統計
我們分析了由美國金融科技公司Albert收集的匿名客戶交易數據集。它的應用程序允許用戶連接他們的銀行賬戶和信用卡，並作為一個金融信息的聚合器。艾伯特還提供儲蓄和預算功能，以及關於資金管理的建議。在數據中，我們觀察了來自所有鏈接賬戶的用戶樣本的個人交易。每個數據點都包括交易價值的信息。每個數據點都包括交易金額、交易方向和交易描述，以確定相應的商戶或說明交易的內容（例如”轉入儲蓄”）。完整的樣本涵蓋了從2019年4月到2022年1月初這段時間內超過6.4萬名用戶的交易（由於減員，最終樣本較小），頻率為每天。此外，對於大多數用戶，我們觀察到了一系列廣泛的社會經濟特徵，如性別、年齡、收入和家庭組成以及5位數的郵政編碼。對於每筆交易，我們觀察其文本描述。我們利用這些信息來推斷用戶的加密貨幣投資。為此，我們構建了一個主要加密貨幣交易所的列表，並進行文字搜索，以確定與它們的交易。我們將搜索限制在”金融”、”轉賬”、”商業服務”和”支付”等類別，以限制出現假性的結果。總的來說，我們確定了超過18.6萬筆交易符合我們對加密貨幣投資的定義，其中約有16.7萬筆資金流出（投資）和約2萬筆資金流入（撤資）。最常見的加密貨幣交易所是Coinbase，它佔了大約90%的交易。加密貨幣投資者仍然可以在加密貨幣交易所內進行交易，我們將無法觀察到這些交易。因此，上述定義的加密貨幣交易所的交易是用戶交易活動的一個代理。
統計結果
我們將最終的樣本限制在至少有200次交易，至少存在20個月，並且平均每月至少有500美元交易的用戶。在表1中，我們列出了這個限制性樣本的基本用戶特徵。大約24%的樣本在樣本期的某個時間點持有加密貨幣。該樣本偏向於女性，她們大約佔用戶的60%。此外，大部分用戶相對年輕，年齡中位數為29歲，很少有超過45歲的人。大約四分之一的用戶是已婚的，而中位數用戶沒有孩子。用戶自我報告的收入中位數為42,000美元。最後，地理分佈與美國州一級的人口分佈大致相符。
結論
我們利用一家大型金融科技公司收集的專有交易數據，對零售投資者加密貨幣進行了全面的描述性分析。加密貨幣投資者往往是年輕人，男性，有高收入，而加密貨幣投資與股票投資和使用機器人顧問呈正相關。我們分析的數據還允許我們研究加密貨幣投資者所居住的街區的特點。他們傾向於居住在富裕的城市地區，自僱水平高，志願服務水平低。流入加密貨幣的淨流量與過去的短期回報率呈負相關，但與長期回報率呈正相關。關於控制進入加密貨幣的時間，女性在市場時機方面做得更好，而股票投資者做得更差。
