شبکه‌های اینسپشن چندعاملی برای معاملات ارزهای دیجیتال

فهرست مطالب

1 مقدمه

بازارهای ارز دیجیتال به عنوان یک طبقه دارایی جدید با ویژگی‌های منحصر به فرد از جمله نوسان بالا، همبستگی‌های دارایی مثبت و ریسک خاص ظهور کرده‌اند. ماهیت غیرمتمرکز ارزهای دیجیتال دسترسی به منابع داده متنوع فراتر از معیارهای سنتی قیمت و حجم را فراهم می‌کند، از جمله نرخ هش، روندهای گوگل و احساسات رسانه‌های اجتماعی. این فراوانی داده‌های جایگزین هم فرصت‌ها و هم چالش‌هایی را برای استراتژی‌های معاملاتی سیستماتیک ارائه می‌دهد.

2 روش‌شناسی

2.1 شبکه‌های اینسپشن چندعاملی

MFIN شبکه‌های اینسپشن عمیق (DIN) را برای عملکرد در یک زمینه چندعاملی گسترش می‌دهد و به طور خودکار ویژگی‌ها را از داده‌های بازده در چندین دارایی و عامل یاد می‌گیرد. این چارچوب هر عامل را به عنوان یک سری زمانی جداگانه پردازش می‌کند و به مدل اجازه می‌دهد الگوهای پیچیده را بدون اتکا به ویژگی‌های دست‌ساز کشف کند.

2.2 طراحی معماری

معماری شبکه از ماژول‌های اینسپشن با لایه‌های کانولوشن موازی با اندازه‌های هسته مختلف استفاده می‌کند که پردازش همزمان مقیاس‌های زمانی چندگانه را ممکن می‌سازد. این طراحی هم حرکات کوتاه‌مدت بازار و هم روندهای بلندمدت را در عوامل مختلف ثبت می‌کند.

3 پیاده‌سازی فنی

3.1 چارچوب ریاضی

تابع هدف، نسبت شارپ سبد را به حداکثر می‌رساند: $$\max_{\mathbf{w}} \frac{\mathbb{E}[R_p]}{\sigma_{R_p}}$$ که در آن $R_p = \sum_{i=1}^N w_i R_i$ بازده سبد را نشان می‌دهد و $\mathbf{w}$ اندازه موقعیت‌هایی هستند که توسط مدل MFIN تعیین می‌شوند.

3.2 پردازش عامل

هر عامل $f$ سری بازده $r_{t}^{(f)} = \frac{p_t^{(f)} - p_{t-1}^{(f)}}{p_{t-1}^{(f)}}$ را تولید می‌کند که در آن $p_t^{(f)}$ مقدار عامل در زمان $t$ را نشان می‌دهد. مدل این بازده‌ها را از طریق بلوک‌های اینسپشن موازی پردازش می‌کند قبل از اینکه لایه‌های ادغام، اطلاعات بین عاملی را ترکیب کنند.

4 نتایج تجربی

4.1 معیارهای عملکرد

MFIN در طول سال‌های ۲۰۲۲-۲۰۲۳، که دوره‌ای بود که استراتژی‌های سنتی مومنتوم و بازگشت عملکرد ضعیفی داشتند، به بازده مثبت مداوم دست یافت. این استراتژی رفتار نامرتبطی را با ضرایب همبستگی زیر ۰.۳ در برابر روش‌های معیار نشان داد.

4.2 تحلیل مقایسه‌ای

در مقایسه با استراتژی‌های مبتنی بر قاعده، MFIN بازده تعدیل شده با ریسک برتر را با نسبت‌های شارپ بیش از ۱.۵ پس از هزینه‌های معامله نشان داد. مدل در طول دوره‌های استرس بازار عملکرد خود را حفظ کرد و استحکام در برابر تغییرات رژیم را نشان داد.

5 چارچوب تحلیلی

مطالعه موردی: پیاده‌سازی چارچوب

یک سبد از ۵ ارز دیجیتال اصلی (بیت‌کوین، اتریوم و غیره) را با ۴ عامل هر کدام (بازده قیمت، حجم، نرخ هش، روندهای گوگل) در نظر بگیرید. چارچوب MFIN 20 سری زمانی جداگانه را از طریق ماژول‌های اینسپشن موازی پردازش می‌کند و به طور خودکار روابط بین دارایی و بین عاملی را بدون شاخص‌های فنی از پیش تعریف شده کشف می‌کند.

6 کاربردهای آینده

چارچوب MFIN نوید گسترش به طبقات دارایی سنتی از جمله سهام و کالاها را نشان می‌دهد. یکپارچه‌سازی با یادگیری تقویتی می‌تواند اندازه‌گیری موقعیت پویا بر اساس شرایط بازار را ممکن سازد. سازگاری بلادرنگ با منابع داده جدید، مانند معیارهای مالی غیرمتمرکز (DeFi)، جهت امیدوارکننده دیگری را نشان می‌دهد.

7 مراجع

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