加密货币投资组合中的相关性：为何持有十种资产并非真正的分散投资

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持仓分散的假象：当相关性成为唯一的风险

如果你的投资组合持有十种不同的加密货币，它可能仍然只是一次单一的押注。2026年9月21日的市场表现证明了这一点：在市值最大的25种加密货币中，除稳定币外的20种全部收涨，其中15种在24小时内的涨幅至少达到5%。任何自认为实现了广泛分散投资的投资者在这一天都未能察觉异常，因为所有资产同时上涨。而在相反的市场日，这种同步性变得尤为明显。

因此，我们衡量了大型加密货币之间实际运动的紧密程度：选取12种币种，分析66个交易对，时间跨度为90个交易日。详细结果如下。简而言之：平均成对相关系数为0.61，且过去30天的相关系数高于季度平均水平。

Fifteen of the top 20 have increased by more than 5%: Discovery on September 21

As of UTC 12:59 on September 21, 2026, the trading price of Bitcoin was US$85,369 (or 74,333 euros), up 6.1% from the previous day. The total market value reached US$2.907 trillion, up 3.42%, with Bitcoin dominating at 58.8%. All data is called from the CoinGecko programming interface at the same time.

这一天的显著之处不在于波动幅度，而在于广度。在这25种最大市值加密货币中，除稳定币外的20种里有15种在24小时内涨幅至少为5%：比特币、以太坊、瑞波币、Solana、Zcash、狗狗币、门罗币、WhiteBIT Coin、Rain、Chainlink、Cardano、Stellar、NEAR Protocol、Bitcoin Cash和Avalanche。这20种中没有一种下跌。在全市场普涨的日子里，这种情况很常见，这也正是我们不应理所当然地认为自己的投资组合已经分散化的契机。

方法：90个交易日内的66个代币对

本分析由cryptoticker.io于2026年9月21日执行。方法简述如下：通过CoinGecko编程接口获取12种加密货币的每日收盘价（以美元计），从中推导出对数每日收益率，并计算所有66个可能配对中的皮尔逊相关系数。

测量周期覆盖2026年6月22日至9月20日的90个每日收益率。当前日期被排除在外，因为尚未结束。考察对象包括12种代币：比特币、以太坊、BNB、XRP、Solana、狗狗币、Cardano、Chainlink、Avalanche、Stellar、门罗币和Zcash，以及由它们组成的66个配对。稳定币被排除在外，因为其价格锚定某种货币，在此处计算相关性毫无意义。

众多名称，一个共同的阴影：这正是当持仓高度相关时，投资组合的表现方式。

仅有一个读数明显脱离群体：90天内，门罗币与比特币的相关系数为0.33。

以太坊、瑞波币和Solana：与比特币的相关性高于0.77

在截至2026年9月20日的90个每日收益率中，与比特币的相关性如下：

以太坊：0.89
瑞波币 (XRP)：0.87
Solana：0.81
狗狗币：0.81
Chainlink：0.78
Cardano：0.77
BNB：0.72
Stellar：0.72
Zcash：0.61
Avalanche：0.57
门罗币：0.33

测量的11种代币中，有6种处于0.77或以上。因此，由比特币、以太坊、瑞波币、Solana、Chainlink和Cardano构建的投资组合，虽然资本分散在六个名称上，但其每日变动的四分之三由同一个市场变动解释。在所有66个配对中，平均值为0.61；38个配对达到0.60或以上，11个配对达到0.80或以上。最高的配对是比特币和以太坊，相关系数为0.89。

门罗币、Avalanche和Zcash：测量中的三个离群值

有三个读数偏离了这一模式。

门罗币的相关系数为0.33，使其成为所测量的12种代币中唯一一个每日变动主要不由更广泛市场解释的代币。Avalanche紧随其后，为0.57，Zcash为0.61。整个测量中最低的配对是Avalanche和门罗币，仅为0.03，意味着在90天内几乎没有关系。

对于门罗币，一个明显的解释在于其自身的新闻流：该代币面临监管压力，几个交易平台已在欧盟将其下架，此类事件会独立于比特币走势影响价格。这是一种归因，而非测量出的原因。测量本身仅表明同步性较弱，并未说明原因。

低读数顺便说一句，并不是对质量的评判，当然也不是买入建议。2026年9月21日，门罗币交易价格为570.63美元（或496.87欧元），较前一日上涨7.47%，因此它在当天也随市场上涨。低相关性仅仅意味着该代币遵循其自身风险。这些自身风险可能比你用它来稀释的市场风险更大。

投资组合中的集中度风险：如何检查自己的分散度

上述数字适用于12种大型代币，而非你的投资组合。你的分配、权重和时间段会产生不同的数值。你无需统计软件即可计算，按以下顺序进行是值得的。

第一步：从权重开始。写下每个头寸占总价值的份额。答案往往显而易见：如果比特币和以太坊合计占70%，另外八种代币占据剩余的30%，那么小头寸的相关性几乎无关紧要。投资组合追踪器可以接管这部分工作，持续显示权重，从而节省手工计算的麻烦。

第二步：观察价格统计之外的共同驱动因素。注意哪些头寸运行在相同的区块链上，由相同的交易平台托管，或依赖于相同的稳定币。这些联系不会出现在任何相关性数据中，但在关键时刻会同时生效。托管平台的故障会一次性打击所有持有的头寸，无论它们在正常时期价格走势如何不同。

第三步：手动进行压力测试。取过去十二个月总市场中单日最大跌幅，将该百分比应用于每个头寸，并计算投资组合价值。这对于低相关性头寸会高估损失，但正因如此，它给出了下限，让你判断整体头寸规模是否适合你的情况。

杠杆与清算价格：为何同步性缩短了距离

对于杠杆头寸，高相关性不仅仅是理论问题。任何在共享抵押品（即同一保证金账户）上运行多个头寸的人，都会看到在市场普跌期间，每个头寸同时进入亏损状态。抵押品随后不是按比例消融，而是在所有头寸上同时消融，清算价格比单个头寸的计算所暗示的速度更快逼近。

因此，需要检查的不是每个头寸到清算的距离，而是整个账户的距离。假设所有头寸做出相同的百分比变动，因为在0.90左右的相关性下，这是现实的假设。表格上还应有两个数量：资金费率，即在永续合约中长期方和短期方之间的持续付款，以及你预先设置的止损。

德国所得税法第23条下的持有期：重新配置时的适用规则

任何希望在此次练习后重新配置的人应首先查看税务，因为它会改变结果。对于德国的私人投资者，加密货币被视为德国所得税法第23条意义上的其他资产。持有期超过一年后，处置收益免税；在一年内，它作为私人处置交易纳税，每个日历年的收益总和适用1,000欧元的豁免门槛。

重新配置时的关键点在于，用一种代币交换另一种代币在税务上被视为处置。将Cardano换成门罗币以降低相关性，你就处置了Cardano并为门罗币开始了新的一年的计时。如果Cardano头寸未满一年，即使没有一分钱进入你的银行账户，收益也将纳税。出于风险原因进行的重新配置可能是明智的，但仍可能触发超过收益利益的税费。

Regarding hosting locations, the provider's license is worth looking at. Which companies are allowed to provide crypto asset services in Germany are listed in BaFin's register of crypto institutions. This is an authorization issue and has nothing to do with price risk, but it is a common driver in step 2 above.

What this measure cannot tell you

Correlation is backward. It describes the past 90 days without saying how the two tokens will move tomorrow . Especially during downturns, experience suggests that correlations can increase because every position is sold for the same reason. Protection from low-relevance commitments is weakest when it is most needed.

There are four points we cannot verify, but they are honest pictures. First, we calculate in US dollars; for eurozone investors, exchange rate fluctuations are additional and are not included in these numbers. Second, measurements are based on daily values, so changes within a single day are not visible. Third, we measured 12 tokens rather than the entire top 25; smaller tokens outside of this choice may behave very differently. Fourth, correlation cannot explain the magnitude of the volatility, because the two tokens can move synchronously , but the degree of volatility is completely different.

The source of the data is also a hypothesis. The price data from the aggregator is a mixture of prices for many trading venues. Use your own trading platform to recalculate the price and the value will vary. There is no difference between orders of magnitude and token ranking; but there is a difference between the second decimal place.

检查加密投资组合中的相关性：要点总结

本测量的发现：在90天内，12种最大市值加密货币的平均成对相关系数为0.61，30天内为0.64，测量的11种代币中有6种与比特币的运动相关系数在0.77或以上。因此，投资组合中的头寸数量对实际分散度的说明很少。由此得出三个步骤，其中一年期的计时位于所有步骤之上：每次交换在税务上都是处置，并开始新的持有期，因此在任何重新配置之前，应将税务纳入与风险利益的对冲平衡中。

在思考相关性之前，列出你的权重。如果两个头寸承载大部分投资组合价值，它们的权重比任何相关性数据都重要。来自我们比较的投资组合追踪器持续显示份额，并同时提供你需要报税的数据。
写下价格之外的共同驱动因素。注意哪些头寸运行在相同的区块链上，哪些位于相同的托管地点。如果你想将托管分散到几个授权的交易平台，你可以在我们的加密货币交易所概览中找到提供商。
对于杠杆头寸，计算整个账户的距离。假设每个头寸做出相同的变动，并检查届时抵押品的状况。哪些平台提供永续合约及其资金模型有何不同，在我们的永续DEX比较中有详细说明。