شبكات البداية متعددة العوامل للتداول بالعملات المشفرة

جدول المحتويات

1 المقدمة

برزت أسواق العملات المشفرة كفئة أصول جديدة ذات خصائص فريدة تشمل التقلب العالي، والارتباطات الإيجابية للأصول، والمخاطر الخاصة. تتيح الطبيعة اللامركزية للعملات المشفرة الوصول إلى مصادر بيانات متنوعة تتجاوز مقاييس السعر والحجم التقليدية، بما في ذلك معدل الهاش، واتجاهات جوجل، ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي. هذا الوفرة في البيانات البديلة تقدم فرصاً وتحديات في آن واحد لاستراتيجيات التداول المنهجي.

2 المنهجية

2.1 شبكات البداية متعددة العوامل

يمتد إطار MFIN لشبكات البداية العميقة (DIN) للعمل في سياق متعدد العوامل، حيث يتعلم تلقائياً الميزات من بيانات العوائد عبر أصول وعوامل متعددة. يعالج الإطار كل عامل كسلسلة زمنية منفصلة، مما يمكن النموذج من اكتشاف أنماط معقدة دون الاعتماد على ميزات مصممة يدوياً.

2.2 تصميم البنية

تستخدم بنية الشبكة وحدات بداية مع طبقات تلافيفية متوازية بأحجام نواة مختلفة، مما يسمح بمعالجة متزامنة لمقاييس زمنية متعددة. يلتقط هذا التصميم كل من تحركات السوق قصيرة الأجل والاتجاهات طويلة الأجل عبر عوامل مختلفة.

3 التنفيذ التقني

3.1 الإطار الرياضي

دالة الهدف تعظم نسبة شارب للمحفظة: $$\max_{\mathbf{w}} \frac{\mathbb{E}[R_p]}{\sigma_{R_p}}$$ حيث تمثل $R_p = \sum_{i=1}^N w_i R_i$ عوائد المحفظة، و$\mathbf{w}$ هي أحجام المراكز التي يحددها نموذج MFIN.

3.2 معالجة العوامل

ينشئ كل عامل $f$ سلسلة عوائد $r_{t}^{(f)} = \frac{p_t^{(f)} - p_{t-1}^{(f)}}{p_{t-1}^{(f)}}$ حيث تمثل $p_t^{(f)}$ قيمة العامل في الوقت $t$. يعالج النموذج هذه العوائد عبر كتل بداية متوازية قبل أن تدمج طبقات الانصهار المعلومات عبر العوامل.

4 النتائج التجريبية

4.1 مقاييس الأداء

حقق MFIN عوائد إيجابية متسقة خلال الفترة 2022-2023، وهي فترة قصر فيها أداء استراتيجيات الزخم والانعكاس التقليدية. أظهرت الاستراتيجية سلوكاً غير مرتبط بمعاملات ارتباط أقل من 0.3 ضد النهج المعيارية.

4.2 التحليل المقارن

مقارنة باستراتيجيات القاعدة، أظهر MFIN عوائد معدلة حسب المخاطر متفوقة بنسب شارب تتجاوز 1.5 بعد تكاليف المعاملات. حافظ النموذج على الأداء خلال فترات ضغوط السوق، مما يظهر متانة تجاه تغيرات النظام.

5 الإطار التحليلي

دراسة حالة: تنفيذ الإطار

فكر في محفظة مكونة من 5 عملات مشفرة رئيسية (البيتكوين، الإيثيريوم، إلخ) مع 4 عوامل لكل منها (عوائد السعر، الحجم، معدل الهاش، اتجاهات جوجل). يعالج إطار MFIN 20 سلسلة زمنية منفصلة عبر وحدات بداية متوازية، مكتشفاً تلقائياً العلاقات عبر الأصول وعبر العوامل دون مؤشرات فنية محددة مسبقاً.

6 التطبيقات المستقبلية

يظهر إطار MFIN وعداً للتمديد إلى فئات الأصول التقليدية بما في ذلك الأسهم والسلع. يمكن أن يتيح التكامل مع التعلم المعزز تحديد أحجام مراكز ديناميكية بناءً على ظروف السوق. يمثل التكيف في الوقت الفعلي مع مصادر بيانات جديدة، مثل مقاييس التمويل اللامركزي (DeFi)، اتجاهًا واعدًا آخر.

7 المراجع

1. Liu, T., & Zohren, S. (2023). Multi-Factor Inception Networks for Cryptocurrency Trading
2. He, K., et al. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. CVPR
3. Ronneberger, O., et al. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
4. Lim, B., et al. (2019). Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
5. Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds