Pairs Trading คืออะไร?

แนวคิดพื้นฐานของการซื้อขายคู่

Pairs Trading เป็นกลยุทธ์การลงทุนที่เป็นกลางในตลาดที่เปิดตัวในช่วงกลางทศวรรษ 1980 โดยทีมวิเคราะห์เชิงปริมาณที่นําโดย Nunzio Tartaglia ผู้ค้าเชิงปริมาณที่ Morgan Stanley วาณิชธนกิจที่มีชื่อเสียงของ Wall Street หรือที่เรียกว่าการเก็งกําไรทางสถิติหรือกลยุทธ์ที่เป็นกลางของตลาดเป็นวิธีการซื้อขายที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อทํากําไรจากส่วนต่างของราคาระหว่างสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กันสองรายการ มักใช้ในตลาดการเงินโดยเฉพาะหุ้นฟิวเจอร์สฟอเร็กซ์หรือสกุลเงินดิจิทัล แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังการซื้อขายคู่คือการเลือกสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์สูงสองรายการและทํากําไรจากความแตกต่างของราคาชั่วคราวโดยการซื้อสินทรัพย์ที่ประเมินค่าต่ําเกินไปและขายสินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูงเกินไป เทรดเดอร์มักมองว่าความแตกต่างเหล่านี้เป็นปรากฏการณ์ระยะสั้นโดยคาดหวังว่าราคาจะกลับสู่ความสัมพันธ์ปกติในอดีตในที่สุด

วิธีสถิติสมมติคลาสสิคภายใต้เงื่อนไขตลาดเป็นกลาง

หัวใจหลักของกลยุทธ์การซื้อขายคู่อยู่ที่การใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาในระยะสั้นระหว่างสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์กันสองรายการโดยใช้การป้องกันความเสี่ยงเพื่อสร้างผลตอบแทนเพิ่มเติม (เช่นผลตอบแทนอัลฟ่า) กลยุทธ์นี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานพื้นฐาน: ความแตกต่างของราคาระหว่างสินทรัพย์ที่จับคู่จะเปลี่ยนกลับเป็นค่าเฉลี่ยเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งหมายความว่าปรากฏการณ์การพลิกกลับมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับพฤติกรรมที่ไม่ลงตัวของผู้ค้าในตลาด

เมื่อผู้ซื้อขายหลายคนเชื่อว่าสินทรัพย์บางรายจะเคลื่อนที่ในทิศทางใดทางหนึ่ง ราคาจะแสดงเคลื่อนไหวในทิศทางขึ้น การเพิ่มขึ้นนี้มักขาดการสนับสนุนทางพื้นฐานและตกลงมาเร็วทันทีหลังจากถึงจุดสูงบางจุด ในทางเดียวกัน สินทรัพย์ที่ราคาลดลงยังแสดงเคลื่อนไหวลง การดำเนินการของตลาดที่มีเหตุผล ราคามักกลับไปสู่ระดับเดิมของตน เมื่อนำเอากลยุทธ์การซื้อขายคู่มาใช้ ผู้ซื้อขายสามารถทำกำไรจากความแตกต่างในราคาของสองประเภทสินทรัพย์เหล่านี้ได้

ในการดำเนินงานจริง กระบวนการการซื้อขายคู่สามารถสรุปได้ดังนี้: นักลงทุนเลือกคู่ของสินทรัพย์ที่สัมพันธ์กันก่อน ขณะที่ความต่างราคาระหว่างสองอย่างขยายออกไป นักเทรดซื้อสินทรัพย์ที่ราคาต่ำกว่าพร้อมกับการขายโดยสั้นส่วนสูงกว่าพร้อมกัน เมื่อความต่างราคาแคบลง นักเทรดปิดตำแหน่งบนสินทรัพย์ที่ถูกต้นทุน จบการซื้อขาย

วิธีการปฏิบัติเทรดคู่

การทดสอบคออินเทกรชันและความสัมพันธ์

ในการซื้อขายคู่การค้นหาคู่สินทรัพย์ที่รวมเข้าด้วยกันเป็นกุญแจสู่ความสําเร็จ คู่สินทรัพย์เหล่านี้โดดเด่นด้วยความแตกต่างของราคาที่ค่อนข้างคงที่ในระยะยาวแทนที่จะพึ่งพาความสัมพันธ์ระยะสั้นเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่นสมมติว่านักลงทุนเลือกหุ้นจาก บริษัท เทคโนโลยีสองแห่ง - บริษัท A และ บริษัท B แม้ว่าความเชื่อมั่นของตลาดในระยะสั้นและเหตุการณ์ข่าวอาจทําให้เกิดความผันผวนของราคาในหุ้นทั้งสองตัวนี้ แต่ความแตกต่างของราคามีแนวโน้มที่จะผันผวนประมาณค่าเฉลี่ยในระยะยาว

ในการดําเนินการจริงขั้นตอนแรกคือการทําความสะอาดข้อมูลจากนั้นใช้การวิเคราะห์สหสัมพันธ์เพื่อคัดกรองคู่สินทรัพย์ที่มีแนวโน้มราคาที่มีความสัมพันธ์สูง ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สันมักใช้ในการวัดสหสัมพันธ์ระหว่างราคาของสินทรัพย์สองรายการ โดยเลือกคู่ที่มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สูงเป็นผู้สมัคร ต่อไปสินทรัพย์เหล่านี้จะต้องผ่านการทดสอบ cointegration เพื่อให้แน่ใจว่ามีความสัมพันธ์ระยะยาวที่มั่นคงระหว่างราคาของพวกเขา วิธีการทดสอบ cointegration ทั่วไป ได้แก่ วิธีสองขั้นตอนของ Engle-Granger และการทดสอบ Johansen ซึ่งสามารถช่วยยืนยันได้ว่าความแตกต่างของราคาแสดงลักษณะการย้อนกลับเฉลี่ยหรือไม่

นอกจากนี้ การดําเนินการทดสอบความนิ่งเกี่ยวกับความแตกต่างของราคาของคู่สินทรัพย์เป็นสิ่งสําคัญ โดยทั่วไปจะใช้การทดสอบ Augmented Dickey-Fuller (ADF) เพื่อตรวจสอบว่าความแตกต่างของราคาผันผวนรอบค่าเฉลี่ยหรือไม่ หากชุดความแตกต่างของราคาหยุดนิ่งคู่สินทรัพย์เหล่านี้เหมาะสําหรับการซื้อขายคู่ ในที่สุดการทดสอบการพลิกกลับเฉลี่ยเช่นการวิเคราะห์ฟังก์ชัน autocorrelation เป็นสิ่งจําเป็นเพื่อยืนยันว่าความแตกต่างของราคามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนกลับเป็นค่าเฉลี่ยหรือไม่ นักลงทุนสามารถระบุคู่สินทรัพย์ที่มีศักยภาพในการเก็งกําไรในระยะยาวได้ดีขึ้นผ่านขั้นตอนต่างๆ นี้

ในการซื้อขายคู่การค้นหาคู่สินทรัพย์ cointegrated เป็นสิ่งสําคัญสําหรับความสําเร็จ ลักษณะของคู่สินทรัพย์เหล่านี้คือความแตกต่างของราคามีแนวโน้มที่จะมีเสถียรภาพในระยะยาวแทนที่จะพึ่งพาความสัมพันธ์ระยะสั้นเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่นหากนักลงทุนเลือกหุ้นจาก บริษัท เทคโนโลยีสองแห่ง - บริษัท A และ บริษัท B แม้ว่าราคาของหุ้นทั้งสองนี้อาจผันผวนในระยะสั้นเนื่องจากความเชื่อมั่นของตลาดและเหตุการณ์ข่าว แต่ความแตกต่างของราคามักจะผันผวนตามค่าเฉลี่ยในระยะยาว

การควบคุมความเสี่ยงและการขาดทุน

แม้ว่ากลยุทธ์การซื้อขายคู่จะมีจุดมุ่งหมายเพื่อจับการถดถอยของความแตกต่างของราคา แต่แนวโน้มของตลาดไม่ได้พัฒนาตามที่คาดไว้เสมอไป เมื่อความแตกต่างของราคาแสดงความเบี่ยงเบนมากเกินไปจําเป็นต้องใช้ stop-loss ในเวลาที่เหมาะสมเพื่อป้องกันการสูญเสียเพิ่มเติม เมื่อความแตกต่างของราคากลับสู่ค่าเฉลี่ยกําไรควรถูกล็อคอย่างเด็ดขาด ในเวลาเดียวกันขนาดตําแหน่งควรได้รับการจัดการอย่างสมเหตุสมผลตามขนาดเงินทุนของบัญชีและการยอมรับความเสี่ยงส่วนบุคคลหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่เกิดจากการลงทุนที่กระจุกตัวมากเกินไป กลยุทธ์จะต้องปรับเปลี่ยนแบบไดนามิกตามการเปลี่ยนแปลงของตลาดและผลการทดสอบย้อนหลังในอดีตเพื่อปรับปรุงความสามารถในการปรับตัวและผลกําไร

นอกจากนี้ผู้ค้าควรติดตามข่าวตลาดและเหตุการณ์สําคัญอย่างใกล้ชิดใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพื่อประเมินความสัมพันธ์ของคู่สินทรัพย์และรวมตัวชี้วัดทางเทคนิคเพื่อตัดสินแนวโน้มของตลาดและประเมินความเสี่ยงเพื่อให้แน่ใจว่าเข้าใจถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

การนำ Pair Trading มาใช้กับสกุลเงินดิจิตอล

ในตลาดสกุลเงินดิจิทัลการซื้อขายคู่เป็นวิธีการเก็งกําไรที่ยืดหยุ่นและเชิงกลยุทธ์ซึ่งสามารถช่วยให้นักลงทุนค้นหาโอกาสในการทํากําไรที่มั่นคงในตลาดที่ผันผวน นักลงทุนต้องเลือกคู่ของสินทรัพย์ crypto ที่มีความสัมพันธ์สูงเช่น Bitcoin (BTC) และ Ethereum (ETH) เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขามีความผันผวนของตลาดและลักษณะทางเทคนิคที่คล้ายคลึงกัน ถัดไปโดยการคํานวณผลตอบแทนและความแตกต่างของราคาให้มุ่งเน้นไปที่สัญญาณที่สร้างขึ้นเมื่อความแตกต่างของราคาเกินเกณฑ์ที่กําหนด เมื่อได้รับโอกาสดังกล่าวนักลงทุนสามารถใช้กลยุทธ์การซื้อขายได้อย่างยืดหยุ่น: ซื้อสินทรัพย์ที่มีราคาต่ํากว่าในขณะที่ขายชอร์ตสินทรัพย์ที่มีราคาสูงกว่าเพื่อให้บรรลุการเก็งกําไร

คู่ซื้อขายที่มีศักย์สูงในสกุลเงินดิจิตอล

ในตลาด crypto คู่สินทรัพย์ต่างๆอาจแสดงความสัมพันธ์แบบ cointegration ที่เหมาะสมสําหรับการซื้อขายคู่ คู่เหรียญกระแสหลักเช่น Bitcoin (BTC) และ Ethereum (ETH) เป็นหนึ่งในการจับคู่ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเนื่องจากประสิทธิภาพของตลาดและแนวโน้มที่มีอิทธิพลต่อกันและกัน Bitcoin (BTC) และ Bitcoin Cash (BCH) มักแสดงความสัมพันธ์แบบ cointegration เนื่องจากต้นกําเนิดและภูมิหลังทางเทคนิคที่คล้ายคลึงกัน ในโครงการ DeFi Uniswap (UNI) และ SushiSwap (SUSHI) รวมถึง Aave (AAVE) และ Compound (COMP) มักมีราคาโทเค็นที่ขับเคลื่อนโดยกลไกตลาดที่คล้ายคลึงกันเนื่องจากเป็นคู่แข่งรายใหญ่ในแพลตฟอร์มการซื้อขายแบบกระจายอํานาจและโปรโตคอลการให้กู้ยืมตามลําดับ นอกจากนี้ คู่ Stablecoin กระแสหลักเช่น Tether (USDT) และ USD Coin (USDC) มักจะรักษาราคาที่ค่อนข้างคงที่ อย่างไรก็ตามความแตกต่างของราคาอาจผันผวนภายในช่วงเล็ก ๆ ภายใต้สภาวะตลาดที่รุนแรง

Bitcoin (BTC) และ Ethereum (ETH)

ในฐานะที่เป็นสกุลเงินดิจิทัลหลักสองสกุลในตลาด crypto BTC ถูกมองว่าเป็น "ทองคําดิจิทัล" ในขณะที่ ETH เป็นโทเค็นดั้งเดิมของเครือข่าย Ethereum เนื่องจากส่วนแบ่งการตลาดสูง BTC และ ETH ทําหน้าที่เป็น "ตัวชี้วัด" ของตลาดและมักจะแสดงความตรงกันสูงในวัฏจักรตลาดส่วนใหญ่ การเปลี่ยนแปลงในความเชื่อมั่นของตลาดโดยเฉพาะอย่างยิ่งมุมมองเกี่ยวกับอุตสาหกรรมสกุลเงินดิจิทัลทั้งหมดมักจะสะท้อนให้เห็นพร้อมกันในราคา BTC และ ETH แม้ว่าเทคโนโลยีและสถานการณ์การใช้งานจะแตกต่างกัน แต่ความผันผวนของราคามักจะคล้ายกันเนื่องจากเป็นสินทรัพย์หลักในตลาด

ตัวบ่งชี้ที่สําคัญที่ผู้ค้ามักอ้างอิงคืออัตราส่วน BTC / ETH เมื่อ Bitcoin มีประสิทธิภาพอย่างมากเมื่อเทียบกับ Ethereum มันมักจะสะท้อนถึงความเชื่อมั่นของตลาดที่อนุรักษ์นิยมมากขึ้นโดยนักลงทุนมีแนวโน้มที่จะเลือก Bitcoin ซึ่งมีมูลค่าตลาดที่ใหญ่กว่าและความผันผวนที่ต่ํากว่าเป็นสินทรัพย์ที่ปลอดภัย ในทางกลับกันหาก Ethereum ทํางานได้ดีขึ้นก็หมายถึงความเชื่อมั่นของตลาดที่ก้าวร้าวมากขึ้นโดยนักลงทุนมุ่งเน้นไปที่ศักยภาพของระบบนิเวศ Ethereum มากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันแบบกระจายอํานาจ (dApps) การเงินแบบกระจายอํานาจ (DeFi) และ NFT

เมื่อความสัมพันธ์ระหว่าง BTC และ ETH สูงจะบ่งบอกถึงความเชื่อมั่นของตลาดที่สอดคล้องกันและความเสี่ยงที่เข้มข้น เมื่อความสัมพันธ์ลดลงความคาดหวังของตลาดสําหรับโอกาสของสินทรัพย์ทั้งสองนี้เริ่มแตกต่างกันซึ่งอาจให้โอกาสในการลงทุนที่แตกต่างแก่ผู้ค้า ผู้ค้าสามารถจัดการความเสี่ยงและการดําเนินการป้องกันความเสี่ยงตามการเปลี่ยนแปลงของความสัมพันธ์ หากสหสัมพันธ์ต่ําพวกเขาอาจใช้การซื้อขายคู่เพื่อเก็งกําไรจากความผันผวนของความแตกต่างของราคาระหว่างทั้งสอง ในกรณีที่มีความสัมพันธ์สูงผู้ค้าจะลดความเสี่ยงสองเท่าของทั้งสองในพอร์ตการลงทุนของพวกเขา

นอกจากนี้ เมื่ออัตราส่วน BTC/ETH ต่างไปจากค่าเฉลี่ยทางประวัติศาสตร์หรือแสดงการผันผวนที่ผิดปกติ มักแสดงให้เห็นถึงความไม่สมดุลในความสัมพันธ์ราคาระหว่างสองสกุลเงินดังกล่าว ในช่วงเวลานี้ นักเทรดสามารถใช้กลยุทธ์การกลับรูปแบบเฉลี่ย ดำเนินการซื้อขายแบบกลับกันเมื่ออัตราส่วนสูงเกินไปหรือต่ำเกินไปและรอให้กลับมาสู่ระดับปกติ เพื่อให้ได้รับผลตอบแทนที่มั่นคง

นอกจาก BTC และ ETH นอกจากนี้ยังมีเหรียญโซ่สาธารณะอื่น ๆ ที่แสดงความสัมพันธ์ในระดับต่าง ๆ

Bitcoin (BTC) และ Bitcoin Cash (BCH)

Bitcoin Cash เป็น Hard Fork ของ Bitcoin ที่มุ่งปรับปรุงความเร็วในการทําธุรกรรมและลดค่าธรรมเนียม เนื่องจากรากฐานทางเทคนิคที่ใช้ร่วมกันโดยที่ BCH เป็น "เวอร์ชันปรับปรุง" ของ Bitcoin ราคาของมันมักจะเป็นไปตามแนวโน้มของ Bitcoin เมื่อเครือข่าย Bitcoin แออัดหรือค่าธรรมเนียมการทําธุรกรรมเพิ่มขึ้น BCH มักจะได้รับความสนใจเป็นทางเลือก ความคล้ายคลึงกันทางเทคนิคระหว่าง BTC และ BCH ช่วยให้นักลงทุนสามารถเก็งกําไรโดยใช้ความผันผวนของราคาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการอภิปรายเกี่ยวกับการปรับขนาดและค่าธรรมเนียมการทําธุรกรรมทวีความรุนแรงขึ้นในตลาด ในเดือนที่ผ่านมาความสัมพันธ์ระหว่าง BTC และ BCH สูงถึง 0.84 ซึ่งค่อนข้างเกี่ยวข้องกับการครอบงําตลาดที่สูงของ BTC

Uniswap (UNI) และ SushiSwap (SUSHI)

การแลกเปลี่ยนแบบกระจายอํานาจที่สําคัญทั้งสองนี้ในพื้นที่ DeFi มีความคล้ายคลึงกันสูงในความต้องการของตลาดฐานผู้ใช้และฟังก์ชันการทํางาน มุมมองของตลาดโดยรวมในภาค DeFi มักจะส่งผลกระทบต่อราคาของโทเค็นทั้งสองพร้อมกันโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระหว่างการขุดสภาพคล่องหรือการแข่งขันแพลตฟอร์ม เมื่อมีการแนะนําสิ่งจูงใจด้านสภาพคล่องหรือคุณสมบัติใหม่ราคา UNI และ SUSHI อาจแสดงความแตกต่างที่ผันผวนซึ่งให้โอกาสในการเก็งกําไรสําหรับนักลงทุน UNI และ SUSHI รักษาระดับสหสัมพันธ์ที่ 0.83 ในช่วงเจ็ดวันที่ผ่านมา (ณ วันที่ 10/22) ในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สําหรับปีที่ผ่านมาคือ 0.64

Aave (AAVE) และ Compound (COMP)

Aave และ Compound เป็นสองแพลตฟอร์มการให้กู้ยืมแบบกระจายอํานาจที่สําคัญโดยมีโทเค็น AAVE และ COMP ให้การกํากับดูแลแพลตฟอร์มและสิ่งจูงใจ สุขภาพของอุตสาหกรรม DeFi ส่งผลโดยตรงต่อราคาของโทเค็นทั้งสองนี้ และเมื่อตลาดเป็นขาขึ้นในการปล่อยสินเชื่อแบบกระจายอํานาจ AAVE และ COMP มักจะเพิ่มขึ้นพร้อมกัน ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่าง AAVE และ COMP ถึง 0.93 ในช่วง 30 วันที่ผ่านมา ในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สําหรับปีที่ผ่านมาคือ 0.03 ซึ่งสามารถละเลยได้ สิ่งนี้ทําหน้าที่เป็นเครื่องเตือนใจทั่วไปว่าควรวิเคราะห์ผลการทดสอบสหสัมพันธ์ตามกรอบเวลาที่แตกต่างกันสําหรับปัญหาเฉพาะ

คู่สกุลเงินคงที่

Stablecoins ถูกตรึงไว้กับดอลลาร์สหรัฐ ในฐานะ stablecoins เป้าหมายของพวกเขาคือการรักษาหมุด 1: 1 กับดอลลาร์ดังนั้นความผันผวนของราคามักจะน้อยที่สุด อย่างไรก็ตามภายใต้สภาวะตลาดที่รุนแรงเมื่อสภาพคล่องตึงตัวหรือกฎระเบียบเปลี่ยนแปลงอาจเกิดความแตกต่างของราคาชั่วคราว เมื่อสถานการณ์ตลาดที่รุนแรงเกิดขึ้นความแตกต่างของราคาระยะสั้นระหว่าง USDT และ USDC ให้โอกาสสําหรับการเก็งกําไรที่มีความเสี่ยงต่ํา

ตัวอย่างการซื้อขายคู่ใน Cryptocurrencies: BTC และ ETH

นําเข้าไลบรารีที่จําเป็น
import yfinance เหมือนกับ yf
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
จาก statsmodels.tsa.stattools import coint, adfuller

1.รับข้อมูลย้อนหลังสําหรับ BTC และ ETH
def get_crypto_data(tickers, start, end):
data = yf.download(tickers, start=start, end=end)[‘Adj Close’]
return data

ดาวน์โหลดข้อมูล BTC และ ETH
start_date = ‘2020-01-01’
end_date = ‘2024-01-01’
tickers = [‘BTC-USD’, ‘ETH-USD’]
data = get_crypto_data(tickers, start_date, end_date)

การทดสอบความสัมพันธ์ของเหรียญ
การทดสอบคอยน์เทกร์เยอร์เองเล-กรางเกอร์

def engle_granger_coint_test(y, x):

# ทำการตีความ y บน xx = sm.add_constant(x)model = sm.OLS(y, x).fit()residuals = model.resid# ดำเนินการทดสอบหลักการรากหน่วย ADF บนค่าตกค้างจากการตีความผลลัพธ์result = adfuller(residuals)p_value = result[1]return p_value

ทำการทดสอบการผูกพันระหว่างเหรียญ
p_value = engle_granger_coint_test(data['BTC-USD'], data['ETH-USD'])
print(f"ค่า p ของการตรวจสอบความสัมพันธ์ร่วม: {p_value:.4f}")

ตีความผลการทดสอบ
if p_value < 0.05:
print(“BTC และ ETH มีความสัมพันธ์กัน”)

else:
พิมพ์ ('BTC และ ETH ไม่ได้รับการรวมกัน')

เป็นที่น่าสังเกตว่าความสัมพันธ์ระหว่าง cryptocurrencies ที่แตกต่างกันแตกต่างกันอย่างมีนัยสําคัญในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน ยกตัวอย่าง BTC และ ETH ในช่วงเวลาที่มีความสัมพันธ์สูงเมื่อตลาดโดยรวมเพิ่มขึ้นหรือลดลงราคาของ BTC และ ETH มักจะผันผวนในการซิงค์โดยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์โดยทั่วไปจะอยู่ในช่วง 0.6 ถึง 0.9 สิ่งนี้ทําให้พวกเขาเป็นคู่สินทรัพย์ทั่วไปในการซื้อขายคู่เนื่องจากการเคลื่อนไหวของราคามีความบังเอิญในระดับสูงอํานวยความสะดวกในการเก็งกําไรตามความแตกต่างของราคา อย่างไรก็ตามในช่วงที่มีความสัมพันธ์ต่ําเช่นเหตุการณ์เฉพาะหรือความผันผวนของตลาดที่รุนแรงเมื่อสกุลเงินดิจิทัลหนึ่งตัวอาจผันผวนอย่างอิสระเนื่องจากการอัพเกรดทางเทคนิคหรือข่าวสําคัญความสัมพันธ์อาจลดลงชั่วคราว

ปัจจัยสำคัญสำหรับการซื้อขายคู่สกุลเงินดิจิตอล

การซื้อขายคู่ซึ่งเป็นกลยุทธ์การเก็งกําไรทางสถิติแบบคลาสสิกนําเสนอข้อดีและความท้าทายที่ไม่เหมือนใครเมื่อนําไปใช้กับสกุลเงินดิจิทัล ซึ่งแตกต่างจากตลาดแบบดั้งเดิมความผันผวนที่สูงขึ้นของ crypto อาจทําให้เกิดความผันผวนของราคาอย่างรวดเร็วซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของกลยุทธ์ สภาพคล่องที่จํากัดในสินทรัพย์คริปโตบางประเภทอาจส่งผลต่อการเข้าเทรด ความยากลําบากในการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์อาจนําไปสู่ความสัมพันธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือและผลการทดสอบ cointegration นอกจากนี้ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบและการเปลี่ยนแปลงนโยบายอาจส่งผลกระทบต่อพฤติกรรมของตลาดซึ่งมีอิทธิพลต่อกลยุทธ์การซื้อขาย ตลาด crypto ยังเผชิญกับความเสี่ยงทางเทคนิคที่เพิ่มขึ้นเช่นช่องโหว่ของการแลกเปลี่ยนและการโจมตีเครือข่ายซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียการลงทุน ดังนั้นการใช้การซื้อขายคู่ในตลาด crypto จึงต้องการแนวทางเชิงกลยุทธ์ที่ระมัดระวังและปรับตัวได้มากขึ้น