Alpha Predator ™: sõelumine

Kui Alpha Predator ™ -i viimati APM II-s vaadeldi, uurisime, kuidas see kasutab masinõppimist, et optimeerida oma algoritme vastavalt turutingimustele - leides, et aluseks olevate süstemaatiliste mudelite optimeerimiseks on vaja umbes 10 triljonit parameetrite kombinatsiooni, mille jaoks on vaja 54 miljardit aastat läbi kõigi nende võimaluste käsitsi. Alfakiskja võib küll olla kosmoloogiline üksus, kuid kuna see on pikem kui Universumi vanus ja seda pole ühe inimese elu jooksul võimalik käsitsi teha, kasutatakse Bayes'i optimeerimismeetodeid nende erinevate parameetrite optimeerimiseks mõne tunni jooksul.

Kuna mõni kuu on Alpha Predatori jõudlust reaalajas katsetamas meie vöö all, on sobiv aeg seda lavastust koos meie kahe aasta taguse tagasi testitud etteastega arutada. Kuna 2017. ja 2018. aasta olid digitaalse vara maailmas tohutult erinevad aastad, on huvitav näha, mida saame õppida Alpha Predatori käitumisest neil kahel näiliselt erineval perioodil.

Toimivuse kokkuvõte

Kui krüptovaluuta hinnateave võtaks 2017. ja 2018. aastal ühe kuju, oleks see taeva poole kaarduv ilus parabool, kus 2017. aasta pildistatakse kogu kuu suunas, vaid siis, kui ta langeb tagasi Maale 2018. aastal. Nii bitcoin kui ka eeterum on maas 72 % ja 80% nende paraboolsetest tippudest. Hedge Fund Researchi andmetel langes HFR krüptovaluuta riskifondi indeks 69,8%, mis on märk sellest, et enamik selle ruumi fonde ei näi olevat keskendunud riskijuhtimise riskimaandamisele.

Seetõttu näeme digitaalse vara maailmas tohutut võimalust kasutada selles pööraselt kõikuvas ruumis traditsioonilisemat riskijuhtimise lähenemisviisi. Püüdes pidevalt tipptasemel pürgida, jõudsime hiljuti kõrgemasse analüüsiümbrusesse, ühendades oma traditsioonilised aktsiate riskijuhtimise meetodid tehisintellekti ja masinõppega, et töötada välja kaasaegsed kvantitatiivsed strateegiad, mis on kavandatud portfelliriski maandamiseks selles uues digitaalses varamaailmas. Ideaalis püüavad meie strateegiad paraboolsete käikude ajal, nagu me 2017. aastal nägime, lüüa 80% turust tagurpidi ja 40% turust alla. Kui enamik fonde kaotas 2018. aastal märkimisväärse hulga kapitali, tegid meie strateegiate tagantjärele tehtud head tööd negatiivse riski maandamiseks ja meil on hea meel teatada, et meie kõigi kolme strateegia tagurpidi katsed olid kõik 2018. aastaks ette valmistatud.

Strateegia ülevaade

Alpha Predatori kosmoloogilise eesriide taga on meie kvantitatiivne meeskond välja töötanud mitmeid täiendavaid strateegiaid - kõik need on loodud riskide juhtimiseks digitaalse vara maailmas. Praegu on meil tootmises kolm kvantitatiivset mudelit, koos paljude teistega erinevates arenguetappides. Praegu tootmises olevad mudelid on:

• Süstemaatiline - Bitcoin

• Süstemaatiline - Ethereum

• Märgi pööramine

Meie strateegiad on loodud algusest peale eesmärgiga kasutada ära olulised alfavõimalused, mida me näeme digitaalsete varade turgudel. Usume, et praegune turuolukord on tärkava infrastruktuuri, purunenud börsiturgude ja mittelikviidsuse esinemise tõttu küps alfa koristamiseks.

Süstemaatiline ülevaade

AlphaPredator ™ süstemaatilised kvantitatiivsed mudelid (mida uuriti kõigepealt APM I-s) mõõdavad turu suunda, kiirust, volatiilsust ja hinnavahe, et kategoriseerida ja kohandada algoritme praegusesse turuolukorda. Lisateavet selle kohta, kuidas meie mudelid kooditasemel töötavad, leiate meie tehninurgast. Algoritmid püüavad lisada särituse, kui turg kinnitab kasvutendentsi. Samamoodi on mudeli kavandatud särituse kärpimiseks, kui trendi tasapind või tagasikäik pöördub tagasi. Mudelid keskenduvad positsioonide sisestamisele, kui see arvutab kasumi tõenäosuse keskmisest kõrgema, ja kokkupuute eemaldamisest, kui algoritmid leiavad, et kasumi tõenäosus väheneb või puudub. Meie süstemaatiliste strateegiate üldeesmärk on pakkuda 70–80% turust tagurpidi, 40–50% negatiivsest ja ligikaudu poole alusvara volatiilsusest. Mudelite eesmärk on maksimeerida riski ja tulu suhet, mõõtes Sharpe, Sortino ja negatiivseid riskimõõdikuid - seda kõike reaalajas.

Süstemaatiline Bitcoini jõudlus

Meie allpool toodud süsteemse Bitcoini jõudlusmõõdikud esindavad testi reaalajas tulemusi 15. oktoobrist 2018 kuni 31. detsembrini 2018 ja vajaduse korral tagantjärele tulemusi 1. jaanuarist 2017 kuni 15. oktoobrini 2018.

Süstemaatiline Bitcoini jõudlus

Süstemaatiline Ethereumi esinemine

Meie süstemaatiline-ETH-i jõudlusmõõdikud esindavad testide reaalajas tulemusi 13. detsembrist 2018 kuni 31. detsembrini 2018 ja vajaduse korral tagantjärele tulemusi 1. jaanuarist 2017 kuni 13. detsembrini 2018.

Süstemaatiline Ethereumi esinemine

Märgi pöörlemise ülevaade ja toimivus

AlphaPredator Token Rotation strateegia eesmärk on lisada kokkupuude, kui turg on ülespoole trendivas keskkonnas. Mudel analüüsib 15 parimat digitaalset vara turukapitalisatsiooni järgi ja investeerib nelja kõige paremini toimivasse vara, mõõdetuna nende varade kiiruse ja toimivuse osas üksteise suhtes. Kui aga näib, et teatud digitaalsed varad muudavad oma suundumust negatiivselt, püüab mudel kaitsta negatiivseid riske, vahetades need varad sularahaks. Igal ajahetkel võiks mudelisse investeerida 0–100%.

Kui süstemaatilised strateegiad keskenduvad alusvaral põhineva riski piiramisele, on sümboolse rotatsiooni strateegia riskiotsija, kui mudeli järgi on suure tõenäosusega, et turg tõuseb üles. Token Rotation mudeli pikaajaline eesmärk on sihtida 120% HFR-i krüptovaluutaindeksi tõusust, 60% -ni ja 60% -list volatiilsust.

Kiire märkus sümbolite pöörlemise kohta: Arvestades altkoonides esinevate tühjade mahtude võrdlemist suure korgiga krüptovääringutega nagu Bitcoin, Ethereum ja XRP, on strateegiale eraldatava kapitali maht rangelt piiratud.

Märgi pöörlemise jõudlus

Alumise korrelatsiooni mitmekesistamine

Nagu ülaltoodud tagasiulatuva statistika kohaselt on, hoidsid meie strateegiad 2017. aastal tagurpidi ja kaitsesid negatiivseid riske 2018. aastal. Iga strateegiat juhitakse tulemuslikkuse jälgimiseks praegu individuaalselt, kuid need strateegiad täiendavad üksteist ja seetõttu peaksid need üheaegselt käitudes tasakaalustama riski ja madalam korrelatsioon üldiste turgudega. Kasutades tänapäevaseid portfelli teooriaid, saame kohandada optimaalse kombinatsiooni riskide vähendamise strateegiatest (turu neutraalne) ja tootluse suurendamise strateegiatest (süsteemne ja sümboolne rotatsioon). Sellest tulenev optimaalselt segatud strateegia peaks maksimeerima Sharpe'i ja Sortino suhte, piirama negatiivset riski ja sisaldama vähem volatiilset tulu kui traditsiooniliste turustrateegiate korral.

Segu optimaalne jõudlus ja jaotus

Mis järgmiseks?

Meie kvantitatiivne meeskond töötab pidevalt oma algoritmide optimeerimise nimel - uute signaalide kaasamiseks ja infrastruktuuri arendamiseks - eesmärgiga luua skaleeritavaid lahendusi, mis võimaldaksid riski asjakohaselt juhtida.

Allpool on toodud väike näide sellest, millega meie meeskond praegu töötab:

1. Süstemaatiline strateegia - versioonilt v1.5 versioonile üleviimine: praegusele mudelile (v1.0) eraldatakse 100% pikk või 100% sularaha. Eelseisv versiooniuuendus sisaldab arvukalt signaale, nii positsioonidelt sisse kui välja, rõhuasetusega püüdlustes parandada tagurpidi püüdmist ja piirata negatiivseid riske.

2. Tokeni rotatsioonistrateegia - skaala loomine: praeguse Tokeni rotatsiooni mudeli kapital on piiratud, kuna väiksematele turukapitalisatsioonidele mõeldud digitaalsetele varadele eraldatakse rotatsiooni. Me suurendame kapitalihaldust, lisades mitmefaktorilise mudeli, mis lähtub pika- ja lühiajalistest signaalidest, eesmärgiga aeglustada portfelli käivet ja suurendada strateegiale eraldatava kapitali mahtu.

3. Turuleutraalne strateegia - kasumlikkus ja mastaapsus: kuigi me pole selles värskenduses oma turuneutraalsetest strateegiatest palju rääkinud ega selle strateegia numbreid avaldanud, töötab meie meeskond süsteemi jõudluse loomise ja parandamisega võrreldes kogu tootlusega. . Meil on arenguetappides mitmeid strateegiaid, sealhulgas vahetus arbitraaž, statistiline arbitraaž, stabiilne mündiarbitraaž ja turutegemine. Järgmise paari kuu jooksul võtame need strateegiad kasutusele pärast seda, kui nad on läbinud meie range testimiskeskkonna.

4. Lühike: meie praegused mudelid keskenduvad pikkade positsioonide võtmisele või sularaha sissemaksele. See oli tahtlik, kuna pidasime prioriteediks keskendumist volatiilsuse vähendamisele ja kokkupuute lisamisele pikkade positsioonide kaudu. Enamikus stsenaariumides käsitleme lühinemist positsioonina, mitte riskimaandamisena, mis suurendaks portfelli volatiilsust ja oleks meie eesmärgiga vastuolus. Kui oleme oma pika kallutusega positsioonid lõpetanud, proovime lisada algoritme, mille eesmärk on lüüa jõudlus läbi negatiivsete käikude lühikeste positsioonide kaudu.

Järeldus

Kui päike loojub järjekordsele Alpha Predator paberile, jätkub käimasolev enese optimeerimine. Kuna masinõppe algoritmid töötavad usinalt kiskja luude vahel, muutuvad meie strateegiad palju rangemaks ja tõhusamaks - need sobivad hästi nende alfa-lõhede jaoks, mis enamikule kättesaamatud. Jätkame optimeerimist ja loodame, et jätkate lugemist.

Selle väljaande töötas välja Blockforce Labs, LLC. Blockforce Labs, LLC on uuringufirma, kes ei ole registreeritud investeerimisnõustaja ega tegutse maaklerina-vahendajana ühegi föderaalse või osariigi väärtpaberiseaduse kohaselt. See väljaanne on üksnes illustratiivne ja sisaldab teavet kauplemisstrateegiate teoreetilise (tagasi-testitud ja reaalajas testitud) toimimise kohta. Esitatud teoreetilised tulemused ei ole tegelikud tulemused ja tegelikud tulemused võivad oluliselt erineda siin esitatud tulemustest. Varasemad tulemused ei taga tulevasi tulemusi. See väljaanne ei ole müügipakkumine ega pakkumine ostmiseks, et osta mis tahes investeeringu vastu huvi. Strateegiasse pole võimalik otse investeerida. Eespool käsitletud strateegiad on haldamata ja ei hõlma juhtimistasusid, tehingukulusid, makse ega muid investeeritavate toodetega seotud kulutusi. Siin esitatud teoreetilised tulemused on esitatud „brutosummad teenustasudena”, st ilma maha arvata võimalikud tasud, mida kauplemisstrateegiat rakendav juht või nõustaja võtaks. Teoreetilised tulemused ei kajasta eraldi nõustamistasu, mida võib nõuda investeerimisnõustaja (näiteks nõuandetasu 1%, mis liidetakse 10-aastase perioodi jooksul, vähendaks 10% -list tootlust 8,9% -ni). Tulemused kajastavad strateegia täitmist, mida investoritele ei pakuta, ja EI kajasta tulusid, mille ükski investor on tegelikult saavutanud.

Teoreetilistel tulemuslikkuse tulemustel võib olla loomupäraseid piiranguid ning reaalsete investeeringute tegelik tulusus võib oluliselt erineda esitatud hüpoteetilistest tuludest. Kuigi see teave on koostatud heas usus, on sellega seotud piiranguid, mida saajad peavad hoolikalt kaaluma. Teoreetilised tulemustulemused ei kajasta mõju, mida olulistel majandus- ja turuteguritel võib olla kauplemisstrateegiale või investeerimisnõustaja otsustusprotsessile, kui nõustaja tegelikult haldaks investorifonde. Erinevad turu- ja / või majanduslikud tingimused, erinevad jaotussuurused, erinevad tasud või erinevad eeldused võivad anda erinevaid tulemusi. Tagasi testitud jõudlus on välja töötatud tagantjärele ja sellel on olemuslikud piirangud. Järeltesti tulemused arvutatakse mudeli tagasiulatuva kohaldamise teel, mis on koostatud varasemate andmete põhjal ja põhineb mudeli lahutamatutel eeldustel, mis võivad olla kontrollitavad või mitte, ning võivad olla kahjumid. Üldised eeldused hõlmavad järgmist: mudeli soovitatud varasid oleks olnud võimalik osta ja turud olid piisavalt kaubeldavad, et võimaldada kogu kauplemist. Nende eelduste muutused võivad avaldatud järelkontrollitud tuludele olulist mõju avaldada. Modelleerimise eesmärgil on tehtud teatavad eeldused ja need tõenäoliselt ei realiseeru. Eelduste põhjendatust ei kinnitata ega garanteerita. See teave on esitatud ainult illustratiivsel eesmärgil.

See väljaanne ei ole ühegi investori jaoks investeerimisstrateegia ega -toote soovitus ega arvesta ühegi inimese ainulaadset finantsolukorda. Investorid peaksid enne investeerimisotsuste tegemist alati konsulteerima finantsspetsialistiga. Kõigil investeeringutel on teatud risk, sealhulgas põhiosa täielik kaotus.