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我们可以创建一个现实世界的例子，通过假设投资组合中每种资产的超额收益和波动率分别为4％和10％，以更直观的方式强化这一点。
如果投资组合中的资产完全相关（ρ= 1），投资组合的夏普比率将为0.4（4％超额收益/ 10％投资组合风险）。在这种情况下，没有多元化收益，因为投资组合的风险不低于构成投资组合的单个资产的风险。
但是，如果相同的四个资产不相关（ρ= 0），投资者将能够构建夏普比率为0.8（4％超额收益/ 5％投资组合风险）的投资组合。由于在这种情况下资产的不相关性，投资组合的风险可以从10％降低到5％（减少50％），因此夏普比率是两倍。
该分析强调了不相关资产在投资组合构建中的重要性，以及投资者如何建立具有较高风险调整回报的投资组合，不一定是通过寻找表现更好的资产，而是通过恰当地组合不相关的回报流。
基于其独特的用例和应用，很明显数字资产与传统资产的相关性较低。在我们分析的下一步中，我们将通过观察到的市场回报来评估这一概念是否在现实中被定量加强。
下面我们将研究一些较大的，更成熟的数字资产与传统资产之间的关系，以及通过过去1。5年内平均滚动一个月相关性构建的矩阵之间的关系。我们选择此时间表进行分析，因为我们认为它广泛构成了我们选择分析的数字资产的最完整的历史数据集。为了保持一致性和比较目的，我们将在本文的其余部分使用此时间范围。
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