无论是在学术界还是从业者中，加密货币都备受关注。迄今为止，学术关注主要集中于构建理论模型（例如 Cong and He 2018、Cong et al. 2018、Sockin and Xiong 2018、Schilling and Uhlig 2018、Abadi and Brunnermeier 2018）。
在最近的一篇论文中，我们运用教科书式的实证资产定价方法，将加密货币的回报与其他资产类别的回报进行比较（Liu and Tsyvinski 2018）。我们关注三个宽泛的问题，这些问题可能有助于当前热烈的讨论，并描述可用于构建理论模型的典型实证事实：
加密货币的表现是否与其他主要资产类别相似？更具体地说，决定其他资产类别回报的相同因素是否也决定加密货币的回报？哪些因素可能预测加密货币回报的走势？哪些行业的回报与加密货币回报存在关联？
我们发现，加密货币回报与传统资产类别并不同向变动。然而，一些加密货币特有的因素——动量和投资者关注度——能够显著预测加密货币的表现。最后，我们构建了一个指数，用以衡量美国354个行业和中国137个行业对加密货币的敞口。
基本特征
我们重点考察三种主流加密货币：比特币、瑞波币和以太坊。在我们研究的时间段内，这三种加密货币均表现出较高的平均回报和较高的波动性。例如，比特币历史月度回报的均值和标准差分别为21.60%和69.46%，二者均比传统资产高出一个数量级。然而，尽管加密货币的夏普比率高于传统资产类别，但差距并不悬殊。仅从夏普比率来看，加密货币与传统资产类别表现相似。
股票、货币和贵金属大宗商品
我们将加密货币与股票、货币和贵金属大宗商品等传统资产类别进行比较。我们发现，加密货币对股市风险因素没有敞口。例如，它们与Fama-French五因子（Fama and French 2016）并不同向变动。利用金融文献中记录在案的155个因子（Feng et al. 2017、Chen and Velikv 2017），我们发现155个因子中只有四个具有显著性，而且这四个因子并未形成任何可辨别的规律。
关于加密货币功能，有两种流行的说法：一是它们可以充当交换媒介（与传统货币一样），二是可以充当价值储藏手段（与贵金属大宗商品一样）。我们考察了市场对加密货币的认知是否更接近货币或贵金属大宗商品，结果发现，与这两种流行说法相反，加密货币回报与货币回报或贵金属大宗商品回报之间几乎没有敞口关联。
加密货币特有的因素
尽管我们发现加密货币的行为并不像传统资产，但其回报仍可由若干加密货币特有的因素加以预测。浮现出的两个最强的加密货币回报预测因子是时间序列动量和投资者关注度。
动量是指当一项资产价值上涨时，其价格往往会进一步攀升的现象。这是许多已知资产类别的共同特征，我们发现加密货币中同样存在显著的动量效应。例如，对于比特币周度回报而言，当前一周回报增加一个标准差，与其后一周回报增加3.16%相关。
我们还发现，当加密货币特有的投资者关注度异常高涨时，加密货币回报往往会上升。我们以谷歌搜索量和推特发帖量作为投资者关注度的代理变量，并发现，以比特币为例，当前一周谷歌搜索量增加一个标准差，将导致下一周回报增加1.84%。
与此同时，大众讨论中常提及的许多其他潜在加密货币特有因素并不影响加密货币价格。这些因素包括挖矿成本、加密货币特有的“股息”市盈率代理指标，以及加密货币特有的已实现波动率比率。
行业敞口
媒体和投资者曾推测，加密货币可能会影响各类行业。我们选取了美国354个行业和中国137个行业，考察这些行业股票的回报是否与加密货币同向变动。我们发现，医疗保健和消费品行业的回报与比特币回报显著且呈正相关，而金融、零售和批发行业则不存在此关系。与此同时，有证据表明，以太坊回报与金融行业显著呈负相关。
参考文献
Abadi, J and M Brunnermeier (2018)，“Blockchain economics”，普林斯顿大学，油印稿。
Chen, A and M Velikov (2017)，“Accounting for the anomaly zoo: A trading cost perspective”，工作论文。
Cong, L W and Z He (2018)，“Blockchain disruption and smart contracts”，NBER工作论文24399。
Cong, L W, Z He and J Li (2018)，“Decentralized mining in centralized pools”，工作论文。
Fama, E F and K R French (2016)，“Dissecting anomalies with a five-factor model”，Review of Financial Studies 29(1): 69–103。
Feng, G, S Giglio and D Xiu (2017)，“Taming the factor zoo”，工作论文。
Liu, Y and A Tsyvinski (2018)，“Risks and returns of cryptocurrency”，NBER工作论文24877。
Schilling, L and H Uhlig (2018)，“Some simple bitcoin economics”，NBER工作论文24483。
Sockin, M and W Xiong (2018)，“A model of cryptocurrencies”，工作论文。
