Kandungan
1 Pengenalan
Pasaran kriptowang telah muncul sebagai kelas aset baharu dengan ciri unik termasuk turun naik tinggi, korelasi aset positif, dan risiko idiosinkratik. Sifat kriptowang yang terdesentralisasi membolehkan akses kepada pelbagai sumber data di luar metrik harga dan volum tradisional, termasuk kadar hash, Google Trends, dan sentimen media sosial. Kelimpahan data alternatif ini memberikan kedua-dua peluang dan cabaran untuk strategi perdagangan sistematik.
$1.2T
Permodalan Pasaran Kriptowang (2023)
Harian
Kekerapan Kemas Kini Data Alternatif
Pelbagai
Sumber Data Diintegrasikan
2 Metodologi
2.1 Rangkaian Inception Pelbagai Faktor
MFIN mengembangkan Rangkaian Inception Mendalam (DIN) untuk beroperasi dalam konteks pelbagai faktor, secara automatik mempelajari ciri daripada data pulangan merentasi pelbagai aset dan faktor. Rangka kerja ini memproses setiap faktor sebagai siri masa berasingan, membolehkan model menemui corak kompleks tanpa bergantung pada ciri buatan tangan.
2.2 Reka Bentuk Seni Bina
Seni bina rangkaian menggunakan modul inception dengan lapisan konvolusi selari saiz teras berbeza, membolehkan pemprosesan serentak pelbagai skala masa. Reka bentuk ini menangkap kedua-dua pergerakan pasaran jangka pendek dan tren jangka panjang merentasi faktor berbeza.
3 Pelaksanaan Teknikal
3.1 Rangka Kerja Matematik
Fungsi objektif memaksimumkan nisbah Sharpe portfolio: $$\max_{\mathbf{w}} \frac{\mathbb{E}[R_p]}{\sigma_{R_p}}$$ di mana $R_p = \sum_{i=1}^N w_i R_i$ mewakili pulangan portfolio, dan $\mathbf{w}$ adalah saiz kedudukan ditentukan oleh model MFIN.
3.2 Pemprosesan Faktor
Setiap faktor $f$ menjana siri pulangan $r_{t}^{(f)} = \frac{p_t^{(f)} - p_{t-1}^{(f)}}{p_{t-1}^{(f)}}$ di mana $p_t^{(f)}$ mewakili nilai faktor pada masa $t$. Model memproses pulangan ini melalui blok inception selari sebelum lapisan gabungan menggabungkan maklumat silang faktor.
4 Keputusan Eksperimen
4.1 Metrik Prestasi
MFIN mencapai pulangan positif konsisten semasa 2022-2023, tempoh di mana strategi momentum dan pembalikan tradisional kurang prestasi. Strategi ini menunjukkan tingkah laku tidak berkorelasi dengan pekali korelasi di bawah 0.3 berbanding pendekatan penanda aras.
4.2 Analisis Perbandingan
Berbanding strategi berasaskan peraturan, MFIN menunjukkan pulangan terlaras risiko unggul dengan nisbah Sharpe melebihi 1.5 selepas kos transaksi. Model mengekalkan prestasi semasa tempoh tekanan pasaran, menunjukkan keteguhan terhadap perubahan rejim.
Pengetahuan Utama
- MFIN mempelajari strategi tidak berkorelasi tidak ditangkap oleh faktor tradisional
- Pembelajaran ciri automatik mengurangkan kebergantungan pada penunjuk buatan tangan
- Integrasi pelbagai faktor memberikan faedah kepelbagaian
- Prestasi konsisten semasa kemerosotan pasaran (2022-2023)
5 Rangka Kerja Analitikal
Perspektif Penganalisis: Pengetahuan Teras
MFIN mewakili anjakan paradigma daripada kejuruteraan ciri kepada pembelajaran ciri dalam kewangan kuantitatif. Keupayaan rangka kerja untuk mengekstrak corak bermakna secara automatik daripada data pelbagai faktor mental menentang pendekatan tradisional yang bergantung pada penunjuk teknikal buatan tangan. Ini selari dengan tren dalam penglihatan komputer di mana model seperti ResNet menunjukkan prestasi unggul melalui pengekstrakan ciri automatik berbanding pendekatan kejuruteraan ciri manual.
Aliran Logik
Seni bina mengikuti perkembangan logik: pemprosesan faktor individu → pengesanan corak pelbagai skala → integrasi silang faktor → pengoptimuman portfolio. Pendekatan berhierarki ini mencerminkan seni bina berjaya dalam domain lain, seperti seni bina U-Net dalam pengimejan perubatan, di mana pengekstrakan ciri pelbagai skala terbukti penting untuk prestasi.
Kekuatan & Kelemahan
Kekuatan: Pulangan tidak berkorelasi model semasa tekanan pasaran (2022-2023) menunjukkan penjanaan alfa sebenar. Pembelajaran ciri automatik mengurangkan bias manusia dan menyesuaikan dengan perubahan rejim pasaran. Kelemahan: Keterbacaan terhad ciri dipelajari menimbulkan cabaran untuk pematuhan kawal selia dan pengurusan risiko. Prestasi model dalam keadaan pasaran melampau masih tidak diuji.
Pengetahuan Boleh Tindak
Pelabur institusi harus mempertimbangkan MFIN sebagai strategi pelengkap kepada pendekatan kuant tradisional. Keupayaan rangka kerja memproses sumber data alternatif seperti kadar hash dan media sosial memberikan kelebihan dalam pasaran kriptowang yang semakin cekap. Walau bagaimanapun, rangka kerja pengurusan risiko teguh mesti mengiringi pelaksanaan kerana sifat kotak hitam model.
Kajian Kes: Pelaksanaan Rangka Kerja
Pertimbangkan portfolio 5 kriptowang utama (Bitcoin, Ethereum, dll.) dengan 4 faktor setiap satu (pulangan harga, volum, kadar hash, Google Trends). Rangka kerja MFIN memproses 20 siri masa berasingan melalui modul inception selari, secara automatik menemui hubungan silang aset dan silang faktor tanpa penunjuk teknikal ditakrifkan awal.
6 Aplikasi Masa Depan
Rangka kerja MFIN menunjukkan janji untuk pengembangan kepada kelas aset tradisional termasuk ekuiti dan komoditi. Integrasi dengan pembelajaran pengukuhan boleh membolehkan pensaizan kedudukan dinamik berdasarkan keadaan pasaran. Penyesuaian masa nyata kepada sumber data baharu, seperti metrik kewangan terdesentralisasi (DeFi), mewakili arah lain yang menjanjikan.
7 Rujukan
- Liu, T., & Zohren, S. (2023). Multi-Factor Inception Networks for Cryptocurrency Trading
- He, K., et al. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. CVPR
- Ronneberger, O., et al. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
- Lim, B., et al. (2019). Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
- Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds