ক্রিপ্টোকারেন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য মাল্টি-ফ্যাক্টর ইনসেপশন নেটওয়ার্কস

সূচিপত্র

1 ভূমিকা

ক্রিপ্টোকারেন্সি মার্কেটগুলি একটি নতুন অ্যাসেট ক্লাস হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে যার মধ্যে উচ্চ অস্থিরতা, ইতিবাচক অ্যাসেট কোরিলেশন এবং স্বকীয় ঝুঁকির মতো অনন্য বৈশিষ্ট্য রয়েছে। ক্রিপ্টোকারেন্সিগুলির বিকেন্দ্রীকৃত প্রকৃতি ঐতিহ্যগত দাম এবং ভলিউম মেট্রিক্স ছাড়াও হ্যাশরেট, গুগল ট্রেন্ডস এবং সোশ্যাল মিডিয়া সেন্টিমেন্টের মতো বিভিন্ন ডেটা সোর্সে অ্যাক্সেস সক্ষম করে। এই বিকল্প ডেটার প্রাচুর্য সিস্টেম্যাটিক ট্রেডিং কৌশলগুলির জন্য সুযোগ এবং চ্যালেঞ্জ উভয়ই উপস্থাপন করে।

2 পদ্ধতি

2.1 মাল্টি-ফ্যাক্টর ইনসেপশন নেটওয়ার্কস

এমএফআইএন ডিপ ইনসেপশন নেটওয়ার্কস (ডিআইএন)-কে একটি মাল্টি-ফ্যাক্টর কনটেক্সটে অপারেট করতে প্রসারিত করে, একাধিক অ্যাসেট এবং ফ্যাক্টর জুড়ে রিটার্নস ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফিচার শেখে। ফ্রেমওয়ার্কটি প্রতিটি ফ্যাক্টরকে একটি পৃথক টাইম সিরিজ হিসেবে প্রসেস করে, মডেলটিকে হ্যান্ড-ক্রাফটেড ফিচারের উপর নির্ভর না করেই জটিল প্যাটার্ন আবিষ্কার করতে সক্ষম করে।

2.2 আর্কিটেকচার ডিজাইন

নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার বিভিন্ন কার্নেল সাইজের সমান্তরাল কনভোলিউশনাল লেয়ার সহ ইনসেপশন মডিউল ব্যবহার করে, একই সাথে একাধিক টাইম স্কেল প্রসেসিং সক্ষম করে। এই ডিজাইন বিভিন্ন ফ্যাক্টর জুড়ে স্বল্পমেয়াদী মার্কেট মুভমেন্ট এবং দীর্ঘমেয়াদী ট্রেন্ড উভয়ই ক্যাপচার করে।

3 প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

3.1 গাণিতিক কাঠামো

অবজেক্টিভ ফাংশনটি পোর্টফোলিও শার্প রেশিওকে সর্বাধিক করে: $$\max_{\mathbf{w}} \frac{\mathbb{E}[R_p]}{\sigma_{R_p}}$$ যেখানে $R_p = \sum_{i=1}^N w_i R_i$ পোর্টফোলিও রিটার্নস প্রতিনিধিত্ব করে, এবং $\mathbf{w}$ হল পজিশন সাইজ যা এমএফআইএন মডেল দ্বারা নির্ধারিত।

3.2 ফ্যাক্টর প্রক্রিয়াকরণ

প্রতিটি ফ্যাক্টর $f$ রিটার্ন সিরিজ তৈরি করে $r_{t}^{(f)} = \frac{p_t^{(f)} - p_{t-1}^{(f)}}{p_{t-1}^{(f)}}$ যেখানে $p_t^{(f)}$ সময় $t$-এ ফ্যাক্টর ভ্যালু প্রতিনিধিত্ব করে। মডেলটি এই রিটার্নসগুলিকে সমান্তরাল ইনসেপশন ব্লকের মাধ্যমে প্রসেস করে তারপর ফিউশন লেয়ারগুলি ক্রস-ফ্যাক্টর ইনফরমেশন একত্রিত করে।

4 পরীক্ষামূলক ফলাফল

4.1 পারফরম্যান্স মেট্রিক্স

২০২২-২০২৩ সময়কালে, যখন ঐতিহ্যগত মোমেন্টাম এবং রিভারশন কৌশলগুলি আন্ডারপারফর্ম করেছিল, তখন এমএফআইএন সামঞ্জস্যপূর্ণ ইতিবাচক রিটার্ন অর্জন করেছিল। বেঞ্চমার্ক পদ্ধতির বিরুদ্ধে ০.৩-এর নিচে কোরিলেশন সহগ সহ কৌশলটি অসম্পর্কিত আচরণ প্রদর্শন করেছিল।

4.2 তুলনামূলক বিশ্লেষণ

রুল-ভিত্তিক কৌশলের তুলনায়, এমএফআইএন ট্রানজেকশন খরচের পরেও ১.৫-এর বেশি শার্প রেশিও সহ উচ্চতর ঝুঁকি-সমন্বিত রিটার্ন দেখিয়েছে। মার্কেট স্ট্রেস পিরিয়ডে মডেলটি পারফরম্যান্স বজায় রেখেছে, রেজিম পরিবর্তনের প্রতি রোবাস্টনেস প্রদর্শন করেছে।

5 বিশ্লেষণাত্মক কাঠামো

কেস স্টাডি: ফ্রেমওয়ার্ক বাস্তবায়ন

৫টি প্রধান ক্রিপ্টোকারেন্সি (বিটকয়ন, ইথেরিয়াম ইত্যাদি) এর একটি পোর্টফোলিও বিবেচনা করুন যার প্রতিটিতে ৪টি ফ্যাক্টর (দাম রিটার্নস, ভলিউম, হ্যাশরেট, গুগল ট্রেন্ডস) রয়েছে। এমএফআইএন ফ্রেমওয়ার্কটি সমান্তরাল ইনসেপশন মডিউলের মাধ্যমে ২০টি পৃথক টাইম সিরিজ প্রসেস করে, প্রিডিফাইন্ড টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্রস-অ্যাসেট এবং ক্রস-ফ্যাক্টর সম্পর্ক আবিষ্কার করে।

6 ভবিষ্যতের প্রয়োগ

এমএফআইএন ফ্রেমওয়ার্কটি ইকুইটি এবং কমোডিটি সহ ঐতিহ্যগত অ্যাসেট ক্লাসে এক্সটেনশনের জন্য প্রতিশ্রুতিশীল দেখায়। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সাথে ইন্টিগ্রেশন মার্কেট কন্ডিশনের উপর ভিত্তি করে ডায়নামিক পজিশন সাইজিং সক্ষম করতে পারে। ডিসেন্ট্রালাইজড ফাইন্যান্স (ডেফাই) মেট্রিক্সের মতো নতুন ডেটা সোর্সের জন্য রিয়েল-টাইম অ্যাডাপ্টেশন আরেকটি প্রতিশ্রুতিশীল দিকের প্রতিনিধিত্ব করে।

7 তথ্যসূত্র

1. লিউ, টি., এবং জোহরেন, এস. (২০২৩)। ক্রিপ্টোকারেন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য মাল্টি-ফ্যাক্টর ইনসেপশন নেটওয়ার্কস
2. হে, কে., et al. (২০১৬)। ইমেজ রিকগনিশনের জন্য ডিপ রেসিডুয়াল লার্নিং। সিভিপিআর
3. রনবার্গার, ও., et al. (২০১৫)। ইউ-নেট: বায়োমেডিকেল ইমেজ সেগমেন্টেশনের জন্য কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্কস
4. লিম, বি., et al. (২০১৯)। ইন্টারপ্রিটেবল মাল্টি-হরাইজন টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিংয়ের জন্য টেম্পোরাল ফিউশন ট্রান্সফরমার্স
5. ফামা, ই. এফ., এবং ফ্রেঞ্চ, কে. আর. (১৯৯৩)। স্টক এবং বন্ডের রিটার্নে সাধারণ ঝুঁকির ফ্যাক্টর