Или история о том, как я дважды за день «порвал» себе экселевскую табличку.
Предыстория
Многие люди жалеют о том, что упустили свой шанс на прибыль, потому что они не следили за рынком и не понимали, как работает криптовалюта. Например, по работе в паблике BestChange еженедельно приходится читать комментарии вроде «надо было покупать биткоин раньше, теперь-то уже поздно» под новостными материалами с аналитикой рынка или прогнозами экспертов.
Иногда даже складывается впечатление, что большинство людей считает, что они уже окончательно пропустили свою возможность заработать деньги с помощью криптовалют. А мне стало интересно, насколько справедливо это замечание в исторической перспективе, ведь мы уже проживали подобную «криптозиму» в 2019 году.
Однозначно, на бирже выигрыш одного трейдера является проигрышем другого. В такой «игре», сумма выигрышей и проигрышей игроков всегда равна нулю, так как все выигрыши одних игроков являются проигрышами других. Но всё же интересно, какова была вероятность за последние пять лет оказаться на стороне победителей, а не проигравших.
DISCLAIMER: при подсчетах я буду допускать много упрощений, моя цель получить приблизительные данные, а не высчитать точную математическую модель рынка, пересчитав бесчисленное множество всех ордеров на всех существующих криптобиржах.
Первое приближение
Начнём с того, что возьмём исторические данные. Мне будет достаточно обобщённой по дням информации, а для правдоподобности возьмём только последние пять лет. Справедливости ради стоит отметить, что до 2017 года мало кто слышал о криптовалютам и вряд ли смог бы их приобрести.
Раньше такие данные были доступны на CoinMarketCap, но после покупки их монополистами бесплатно с агрегатора мало что можно получать, поэтому поищем дальше. Недолгие поиски приводят на Investing.com.
Качаем и превращаем кривой CSV в экселевскую табличку, здесь пригодится любой текстовый редактор с функцией замены текста, чтобы поменять все «,» на «;», что необходимо из-за странной совместимости экселя.
В итоге у нас теперь есть 2220 строк данных с ценами за последние 5 лет.
Приступим к анализу в первом приближении. Превратим 2220 строк в 4928400 ячеек таблицы.
Для удобства переворачиваем столбец с данными в обратном порядке и транспонируем результат в заголовки столбцов. Теперь будет довольно удобно сделать ВПР по исходным строкам с помощью заголовков строки и столбца. И полученные цифры сравнить между собой.
Таким образом, мы как бы создаём упрощённую таблицу всех возможных сделок за последние 2220 дней – если цена продажи выше цены покупки, то помечаем сделку успешной, иначе как провал.
Растягиваем формулу на 5 миллионов ячеек и ждём. Не забываем, что данные выше диагонали таблицы должны отсутствовать.
Полученные данные по всем доступным парам дат:
• 1940187 (78,8%) потенциально успешных сделок.
• 522903 (21,2%) потенциально проигрышных сделок.
Звучит интересно, но недостаточно осязаемо. Тем более осталось непонятно насколько была успешна та или иная сделка, где-то это плюс $10, а где-то $60000. Нужно больше подробностей.
Второе приближение и визуализация
Повторяем историю с табличкой на 5 миллионов ячеек, только в содержимое записываем уже конкретные суммы разницы между ценой в парах дат. Здесь и произошло первое зависание экселя. С «жадными» и трудозатратными функциями не справился даже мой игровой ПК.
Если не хотите повторять мой путь принятия того, что надо переделывать работу, сразу заполняйте таблицу кусками (хотя бы в 3-4 захода).
Полученные данные выглядят уже интереснее, но абсолютно неинформативны в таком виде. Как же можно визуализировать таблицу с 2.5 миллионами значений?
Правильно, можно превратить таблицу в картинку, где каждый пиксель отвечал бы за конкретную пару дней на пересечении строки и столбца.
Исходя из пользовательского опыта, сделаем раскраску положительных результатов в градиенте от белого к зеленому, а отрицательных от белого к красному.
Но цифры в табличке невозможно представить в виде цвета напрямую, поэтому на основе полученной таблицы создаём новую, с числами от 0 до 512, где первые 256 значений были бы градиентом от красного к белому, а вторые 256 от белого к зелёному. Палитра готова!
Теперь находим минимум и максимум таблицы.
Кстати, интересные данные. Из полученных чисел выходит, что максимальные потери в цене составляют $51751, а максимальный рост цены $66588. Выходит, что при самой удачной сделке за последние 5 лет потенциальный инвестор заработал бы больше, чем потерял бы при самой неудачной.
Возвращаемся к картинке.
Для удобства нахождения середины делим диапазон на два – отрицательные и положительные. В итоге чтобы превратить левую часть градиента в точные значения цвета (коих у нас 256) нужно разделить все числа в ячейках на $202,15 (именно такая цена одного деления в этом диапазоне).
А для правой части, с учётом более крупного максимума положительные числа придётся делить на $260,10 и прибавлять к результату 256.
Снова подвешиваем эксель и идём заваривать чай.
Перепроверяем получившиеся цифры – минимум 0, а максимум 512. Отлично!
Дальше десять минут гугла и попиксельная отрисовка изображения средствами PHP готова. Полученный результат ниже:
Полученное изображение уже неплохо воспринимается. Да и выводы очевидны, все, кто купил биткоин до 2021 года, сегодня находятся в плюсе, хотя купившие в 2018 и конце 2019 сидели с отрицательным балансом 2-3 года, и только с наступлением 2021 вышли в плюс. Ну а последние два года были сложными для всех инвесторов. Заработать можно было только краткосрочно.
Что интересно, визуально приятнее рассматривать похожие паттерны, которые при повторяемости истории указывают на возможные два следующих года преобладания доходных сделок.
Третье приближение
Всё это хорошо, но что делать с тем фактом, что в 2017 году многие даже не слышали про биткоин, как учесть эти данные в статистике?
Последний рывок и добавляем в нашу первоначальную таблицу с данными информацию о весах дней (доля торгов в этот день от всех торгов за 5 лет).
$61 666 956 740
Умножаем потенциальный заработок/потери на долю торгов в день продажи, суммируем все ячейки по столбцам и умножаем суммы на долю торгов в день покупки, находим окончательную сумму.
Полученное число малоинформативно, потому что представляет из себя нечто очень абстрактное из-за смешения цен с вероятностями, но можно оценить «знак» и порядок этого числа.
В результате, некий аналог математического ожидания для 2.5 миллионов пар доступных дат – $811,34.
Число положительное, это уже интересно, значит абстрактный средний инвестор в вакууме смог бы заработать 60000 рублей, если бы покупал и продавал биткоин сразу во все пары дат с поправкой на объемы торгов, начиная с 20 февраля 2017 года, заканчивая 20 марта 2023 года.
Да, то что я взял один лишний месяц в статистику, а не ровно 5 лет, я заметил только под конец анализа, поэтому переделывать уже не стал, мой эксель ещё переживает прошлые попытки. Но в любом случае, в разрезе 2200 дней лишние 30 дней с низкими объемами торгов не значительно повлияют на чистоту полученных данных.
Вместо вывода
Постарался показать, что статистика может быть не только нудной, но и интересной. А подбор способа подсчёта зависит от конечных целей. Данный материал не носит характера инвестиционной рекомендации, но сделать некоторые выводы и проследить закономерности помогает. Надеюсь, вам понравился такой формат?
Ну а если всё же придёте к выводу, что стоило бы купить немного биткоина, то наиболее выгодные варианты покупки стоит искать на BestChange. Выбор платёжных систем на порядок шире, чем на P2P-площадках, репутация сервисов более заметная, чем у простых частников, а курсы вполне сравнимы с peer-to-peer.